使用Keras构建CNN模型

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你好，我是Keras的新人。我选择keras执行本文：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/TCDCN.html。我只是将输入大小更改为48x48，然后输出我只需要68个地标坐标。这里是我的网络：使用Keras构建CNN模型

def mtfl40New(size): 
    model = Sequential() 
    model.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='valid', input_shape=(3, size, size))) 
    model.add(Activation('tanh')) 
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

    model.add(Conv2D(48, (3, 3), padding='valid')) 
    model.add(Activation('tanh')) 
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

    model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='valid')) 
    model.add(Activation('tanh')) 
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

    model.add(Conv2D(64, (2, 2), padding='valid')) 
    model.add(Activation('tanh')) 

    model.add(Flatten()) 
    model.summary() 
    #model.count_params() 
    model.add(Dense(100, kernel_initializer="normal", input_shape=(576,))) 
    model.add(Activation('tanh')) 
    model.add(Dense(136, kernel_initializer="normal")) 
    model.add(Activation('tanh')) 

    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
    return model

但是我得到这个错误：任何人都可以帮助吗？ - 谢谢 -

来源

2017-07-06 herleeyandi

这又是您的输入形状和格式如何解释之间的不兼容。您已经在Keras配置中将图像排序设置为通道，而输入形状的通道在最后。为了解决这个问题只需更换这行：

model.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='valid', input_shape=(3, size, size)))

有了：

model.add(Conv2D(16, (5, 5), padding='valid', input_shape=(size, size, 3)))

来源

2017-07-07 00:10:59

你好，谢谢你的解决方案。但是，我仍然有这个问题。 “ValueError：检查模型输入时出错：期望的conv2d_1_input具有形状（无，48,48,3），但获得具有形状的数组（2912L，3L，48L，48L）” 我该如何解决？ - 谢谢 - – herleeyandi

@herleeyandi这是一个不同的问题，你应该问完全信息的另一个问题。 –

使用Keras构建CNN模型

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