检查输入时出错：预期 conv2d_6_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (270, 50, 50) 的数组答案

【问题标题】：Error when checking input: expected conv2d_6_input to have 4 dimensions, but got array with shape (270, 50, 50)检查输入时出错：预期 conv2d_6_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (270, 50, 50) 的数组
【发布时间】：2019-07-26 22:35:46
【问题描述】：

图片 (50x50)

model =Sequential()
model.add(Conv2D(64,3,3,input_shape=(50,50,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(64,3,3,input_shape=(50,50,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))

model.add(Dense(5))
model.add(Activation('softmax'))



model.fit(X_train,y_train,epochs=5)

错误：检查输入时出错：预期 conv2d_6_input 有 4 个维度，但得到的数组形状为 (270, 50, 50)

【问题讨论】：

X_train = X_train.reshape(-1, 50, 50, 1) 会解决这个问题。
@Mitiku 谢谢！
为什么第二个Conv2D的输入和第一个一样大？由于您正在执行 MaxPool 并且未指定“相同”填充，它不应该更低吗？

标签： python tensorflow keras

【解决方案1】：

Conv2D 需要 4 维，因为它需要一个颜色通道（图像可以是灰度、RGB 等）

您需要使用np.expand_dims 扩展维度以说明此频道

【讨论】：