model.fit 给出 ValueError ：检查输入时出错：预期的 conv2d 得到了形状为 () 的数组

Posted 2023-03-12

【中文标题】model.fit 给出 ValueError ：检查输入时出错：预期的 conv2d 得到了形状为 () 的数组

【英文标题】：model.fit giving ValueError : Error when checking input: expected conv2d got array with shape ()

【发布时间】：2020-07-03 11:38:23

【问题描述】：

大家好，我在使用 model.fit() 训练模型时遇到了 ValueError。 我尝试了很多方法来解决它，但没有奏效。看一看.. 但是我确实将所有图像的大小调整为 (512, 512)

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def resizing(image, label):
  image = tf.image.resize(image, (512, 512))/255.0
  return image, label

mapped_training_set = train_set.map(resizing)
mapped_testing_set = test_set.map(resizing)
mapped_valid_set = valid_set.map(resizing)

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(512, 512, 3), activation="relu"),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
.........
.........
.........

tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(101, activation="softmax")


model.compile(optimizer="adam",
              loss="sparse_categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"])

hist = model.fit(mapped_training_set,
                 epochs=10,
                 validation_data=mapped_valid_set,
                 )

**我收到此错误：**

<ipython-input-31-1d134652773c> in <module>()
      1 hist = model.fit(mapped_training_set,
      2                  epochs=10,
----> 3                  validation_data=mapped_valid_set,
      4                  )

16 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/autograph/impl/api.py in wrapper(*args, **kwargs)
    235       except Exception as e:  # pylint:disable=broad-except
    236         if hasattr(e, 'ag_error_metadata'):
--> 237           raise e.ag_error_metadata.to_exception(e)
    238         else:
    239           raise

ValueError: in converted code:

    /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_v2.py:677 map_fn
        batch_size=None)
    /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py:2410 _standardize_tensors
        exception_prefix='input')
    /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training_utils.py:573 standardize_input_data
        'with shape ' + str(data_shape))

    ValueError: Error when checking input: expected conv2d_32_input to have 4 dimensions, but got array with shape (512, 512, 3)

我试图搜索修复错误，现在已经2个多小时了，我没有找到答案..

我找到的所有结果和解决方案都不是我的主题。

请帮帮我。

提前致谢

【参考方案1】：

您需要向模型传递(batch_size, height, width, channels) 的输入形状。这就是为什么它说它需要 4 个维度。相反，您传递给它的是(512, 512, 3) 的单个图像。

如果您想在单个图像上训练模型，您应该通过 image = tf.expand_dims(image, axis=0) 更改每个图像的形状。这可以在resize 函数中完成。

如果你想批量训练你的模型，你应该在map之后添加mapped_training_set = mapped_training_set.batch(batch_size)。其他两个数据集也一样。