输入0与层flatten_5不兼容：预期min_ndim=3，发现ndim=2

Question

我正在尝试微调VGG16神经网络，下面是代码：

vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top="false", input_shape=(224,224,3))
model = Sequential()
model.add(vgg16_model)
#add fully connected layer:
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax')) 

我得到这个错误：

ValueError Traceback（最近一次调用上次）位于

2型号。添加（vgg16\U型号）

3#添加完全连接的层：

----

5型号。添加（密集（256，激活='relu'））

6型号。添加（辍学（0.5））

/usr/local/anaconda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/sequential.py添加（自身，层）179self.inputs=network.get_source_inputs（self.outputs[0]）

180 elif self。输出：

--

182如果是实例（output_tensor，列表）：

183引发TypeError（'序列模型中的所有层'

/usr/local/anaconda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/base\u层。呼叫中的py（自我，输入，**kwargs）

412#在输入不兼容的情况下引发异常

413#使用层构造函数中指定的input_spec。

--

415

416#收集输入形状以构建层。

/usr/local/anaconda/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/base\u层。assert\u input\u兼容性中的py（self，inputs）

325self.name'：预期min_ndim='

326 str（spec.min_ndim）'，找到ndim='

--

328#检查dtype。

329如果spec.dtype不是无：

ValueError：输入0与layer flatten\u 5不兼容：预期最小ndim=3，发现ndim=2

我尝试了许多建议的解决方案，但没有一个能解决我的问题。我该如何解决这个问题？

Answer 1

在官方keras网页，上

在一组新类上微调InceptionV3

from keras.models import Model
vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top="false", input_shape=(224,224,3))
x = vgg16_model.output
x=Flatten()(x)
x=Dense(256, activation='relu')(x)
x=Dropout(0.5)(x)
predictions=Dense(3, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

您在include\u top=“false”中有一个错误，这将导致出现错误消息。尝试：

vgg16_model = VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(224,224,3))