Keras卷积形状的尺寸无序（检查模型输入时出错）

我已经检查了所有类似的帖子，但是我的错误没有被修正的修复建议。预先感谢任何帮助！Keras卷积形状的尺寸无序（检查模型输入时出错）

我使用的是tensorflow后端与Keras，和我的图片的尺寸是1185由676大部分的代码是从的Keras例子之一。

我得到ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1183,32].当我切换到dim_ordering =“th”时，这个错误消失，这很奇怪，考虑到我使用的是张量流，而不是theano。

代码到这一点：

img_width, img_height = 1185, 676 

train_data_dir = 'data/train' 
validation_data_dir = 'data/validation' 
nb_train_samples = 32 
nb_validation_samples = 8 
nb_epoch = 3 

model = Sequential() 
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, img_width, img_height))) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), dim_ordering="tf"))

和公正的情况下，数据生成是问题的一部分：

model.compile(loss='binary_crossentropy', 
       optimizer='rmsprop', 
       metrics=['accuracy']) 

train_datagen = ImageDataGenerator(
     rescale=1./255, 
     shear_range=0.2, 
     zoom_range=0.2, 
     horizontal_flip=True) 

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
     train_data_dir, 
     batch_size=4, 
     target_size=(img_width, img_height), 
     class_mode='binary') 

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
     validation_data_dir, 
     batch_size=4, 
     target_size=(img_width, img_height), 
     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)

来源

2017-01-17 daniel.rigberg

更新：它看起来像尺寸是不是由池大小整除。现在我得到 'ValueError：由输入形状为'Conv2D'（op：'Conv2D'）从1减1开始的负尺寸大小：[？，1,1185,676]，[3,3,676,32 ]。' –

更新：修复了池大小。现在，在拟合过程中： 'ValueError：检查模型输入时出错：期望convolution2d_input_1有形状（无，3,1185,676），但有形状的数组（2,1185,676,3）' –

您的输入shape与image_ordering =“tf”不一致，你为什么只在一层中强制图像排序？ –

图像尺寸订货已经在你的代码中混合。多种方法来解决这个问题。

一种方法是在你的代码的开头添加

from keras import backend as K 
K.set_image_dim_ordering('tf')

。

其他方法进行了总结in this answer

来源

2017-01-18 15:17:58 pyan

谢谢！我会为你的回应投票，但我还没有足够的声望投票。 <3 –

没问题，只要它有帮助。 – pyan

Keras卷积形状的尺寸无序（检查模型输入时出错）

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