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

Question

我已经检查了所有解决方案，但仍然遇到相同的错误。我的训练图像形状是(26721, 32, 32, 1)，我相信它是4维的，但是我不知道为什么错误显示它是5维的。

 model = Sequential()

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

所以这就是我的定义 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)

Answer 1

问题是input_shape。

它实际上应该仅包含3个维度。内部keras将添加批次尺寸使其成为4。

由于您可能使用input_shape了4维（包括批处理），因此keras将添加5维。

您应该使用input_shape=(32,32,1)。