Keras中的二维卷积中的错误

我知道这类问题在这里已经被问过很多次了，但我无法弄清楚这些问题的答案。我有一个灰度100x100的图像。在第一层中尝试执行2D卷积时，出现以下错误。检查模型的输入时错误：：Keras中的二维卷积中的错误

import theano 
    from keras.layers import Activation, Flatten, Dense 
    from keras.layers import Convolution2D,MaxPooling2D 
    from keras.models import Sequential 

    nb_epoch = 40 
    batch_size = 32 
    nb_classes = 2 
    model = Sequential() 
    model.add(Convolution2D(32,3,3,border_mode = 'valid',subsample = (1,1),init = 'glorot_uniform',input_shape = (1,100,100))) 
    model.add(Activation('relu')) 

    train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, 
    rotation_range = 300, 
    horizontal_flip=True, 
    vertical_flip = True) 

    test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 

    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    class_mode='binary') 

    validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    class_mode='binary') 

    model.fit_generator(
    train_generator, 
    samples_per_epoch=nb_train_samples, 
    nb_epoch=nb_epoch, 
    validation_data=validation_generator, 
    nb_val_samples=nb_validation_samples)

我正在一个错误这样预期convolution2d_input_1具有形状（无，1，100，100），但得到了与形状（32，3，100，100）阵列。我不知道我哪里出错了。

来源

2017-02-24 Raghuram

尝试：

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    color_mode='grayscale', 
    class_mode='binary') 

    validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    color_mode='grayscale 
    class_mode='binary')

来源

2017-02-24 11:52:46

谢谢你，现在运转。 – Raghuram

Keras中的二维卷积中的错误

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