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Keras将numpy数组作为训练数据的输入,但是可以创建可以采用可变输入大小的模型。我想知道是否有方法将不同维度的图像合并到模型的训练数据中。是否可以训练keras中的多个图像大小?
Keras将numpy数组作为训练数据的输入,但是可以创建可以采用可变输入大小的模型。我想知道是否有方法将不同维度的图像合并到模型的训练数据中。是否可以训练keras中的多个图像大小?
您无法提供可变大小的图像来在Keras中训练模型。根据Keras API,Input
图层函数如下所示。
Input(shape=(3,None,None))
其中,3
正在呈现RGB图像的通道数量。但是你必须清楚地告诉Keras,训练图像的宽度和高度是多少。所以,Keras无法处理可变长度的图像。
因此,您必须首先将图像转换为特定大小,然后使用Keras训练模型。
使用Theano后端时这是正确的,但是当使用Tensorflow后端时,形状必须是:shape =(None,None,3) – Toyo