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Keras ValueError：输入 0 与层 conv2d_1 不兼容：预期 ndim=4，发现 ndim=5

2023-12-23

我已经检查了所有解决方案，但仍然面临同样的错误。我的训练图像形状是(26721, 32, 32, 1)，我相信它是 4 维，但我不知道为什么错误显示它是 5 维。

 model = Sequential()

 model.add(Convolution2D(16, 5, 5, border_mode='same', input_shape= input_shape ))

这就是我的定义model.fit_generator 

model.fit_generator(train_dataset, train_labels, nb_epoch=epochs, verbose=1,validation_data=(valid_dataset, valid_labels), nb_val_samples=valid_dataset.shape[0],callbacks=model_callbacks)

问题是input_shape.

它实际上应该只包含 3 个维度。 keras 会在内部添加批量维度，使其变为 4。

因为你可能使用过input_shape具有 4 个维度（包括批次），keras 正在添加第 5 个维度。

你应该使用input_shape=(32,32,1).

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