VGG Keras中的尺寸不匹配

但显示以下错误，

预期lstm_input_2有4个维度，但得到了阵列状（60000，10）

我创建了下面的顺序模型。

model = Sequential() 
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(3, 3), 
       padding='same', 
       input_shape=input_shape)) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu')) 
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu')) 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Dense(50, activation='relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(num_classes)) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Activation('softmax'))

请告诉我为什么会出现此错误。

来源

2017-06-15 Lamiel

'lstm_input'不是您的VGG模型中很可能的一部分。你能提供更完整的代码和完整的错误日志吗？由于错误是指您的输入形状：您如何提供数据？ – petezurich

为了完整起见，从VGG开始的最简单方法是从Keras应用程序导入它：https://keras.io/applications/#vgg16 – petezurich

你只需要添加一个展平层，像这样：

… 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 

model.add(Flatten()) # <-- this layer is missing in your code 

model.add(Dense(50, activation='relu')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(num_classes)) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Activation('softmax')) 
…

这将您的最后一个2D层（MaxPooling2D）到一维形状，你可以比送入您的致密层。

来源

2017-06-15 09:56:14 petezurich

VGG Keras中的尺寸不匹配

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