Keras輸入形狀ValueError

我有一個問題，並在同一時間的問題。我想使用Theano作爲Backend和Sequential模型來製作Keras圖像分類器。Keras輸入形狀ValueError

>>> keras.__version__ 
'2.0.1' 
>>> theano.__version__ 
'0.9.0'

我輸入形狀：INPUT_SHAPE = (3, 28, 28) #depth, size, size

讓我們走到了我的問題。如果我在Windows上運行我的腳本7 32位，它給了我下面出來的錯誤：

ValueError: ('The specified size contains a dimension with value <= 0', (-1024, 512))

如果與輸入形狀運行：INPUT_SHAPE = (28, 28, 3) #size, size, depth
它給我出這個錯誤如下：

ValueError: Error when checking model input: expected conv2d_1_input to have shape (None, 48, 48, 3) but got array with shape (1000, 3, 48, 48)

如果我在Elementary OS 64 Bit上運行代碼，它運行時沒有任何問題（INPUT_SHAPE = (3, 28, 28)）。

窗戶我keras.json文件是：

{ 
    "backend": "theano", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "floatx": "float32", 
    "image_dim_ordering": "tf" 
}

所以，我的問題是：是否有不同的操作系統之間如此大的差異或者是我的錯？提醒一下，我爲這兩個系統使用了完全相同的代碼。

來源

2017-03-22 Dragonblf

如果問題沒有解決請嘗試使用： from keras import backend as K K.set_image_dim_ordering('th') 如果你想使用theano後端並有能力使用渠道第一配置的圖像尺寸訂購這會工作良好。

來源

2017-07-28 05:55:57

您遇到的問題與預期的維度排序有關。

Tensorflow排序（TF）：形狀預計將（size_lines，size_columns，通道）
Theano訂貨（TH）：形狀預計是（通道，size_lines，size_columns）

如果您更改keras.json文件「image_dim_ordering」的訂購熱線：「TH」它應該工作。（我敢打賭，這是你的基本操作系統keras.json中的）。

來源

2017-03-22 21:13:57 maz

感謝您的回答，並對我遲到的回覆感到抱歉。你還是對的，但我意識到我的.keras文件不會改變任何東西。我沒有任何envs安裝keras，一次安裝了anaconda。在我的代碼中將image_data_format設置爲'channels_first'後，它沒有任何問題。所以這完全是我的錯。：D但是謝謝你的時間。 – Dragonblf

切換到另一個後端可以更改位於配置文件：

Linux的：$HOME/.keras/keras.json
的Windows：%USER_PROFILE%/.keras/keras.json

這是keras.json文件theano後端：

{ 
    "floatx": "float32", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "backend": "theano", 
    "image_data_format": "channels_first" 
}

這是keras.json文件tensorflow後端：

{ 
    "floatx": "float32", 
    "epsilon": 1e-07, 
    "backend": "tensorflow", 
    "image_data_format": "channels_last" 
}

這是個什麼文件https://keras.io/backend/說，有關的物業image_data_format：

image_data_format：string，無論是"channels_last"或"channels_first"。它規定了Keras將遵循的數據格式約定。（keras.backend.image_data_format()返回它。）

對於二維數據（例如圖像），"channels_last"假定(rows, cols, channels)而「channels_first」假定(channels, rows, cols)。

對於3D數據， "channels_last"假定(conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3, channels) 而"channels_first"假定(channels, conv_dim1, conv_dim2, conv_dim3)。

來源

2017-08-26 05:20:38 lmiguelmh

Keras輸入形狀ValueError

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