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python - 有谁知道“ValueError：检查输入时出错：”keras 错误是什么意思？

问题描述

当谈到 keras ad tensorflow 时，我有点菜鸟，所以我真的可以使用一些帮助来尝试找出我的代码遇到的这个问题。我正在尝试运行自动编码器程序。但是，当我尝试运行该程序时，出现以下错误：ValueError：检查输入时出错：预期 input_1 具有 2 维，但得到的数组形状为 (32、256、256、3)。我很确定该程序无法从我创建的数据库中提取图像，该数据库位于一个名为 train 的目录中。我在树莓派上破坏了这段代码，这是我的代码：

 from keras.layers import Input, Dense
 from keras.models import Model
 import numpy as np
 from PIL import Image 
 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
 import matplotlib.pyplot as plt
 image = Image.open('/home/pi/Downloads/neural-network- 
 master/data/train/class_a/test(2chunk0.wav).png.jpg')
 encoding_dim = 28
 input_img = Input(shape=(65536,))
 encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img)
 decoded = Dense(65536, activation='sigmoid')(encoded)
 autoencoder = Model(input_img, decoded)
 encoder = Model(input_img, encoded)
 encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
 decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
 decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))
 autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
 train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)
 train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
     directory=r"/home/pi/Downloads/neural-network-master/data/train",
     batch_size=32,
     class_mode="categorical",
     shuffle=True,
     seed=42
 )
 autoencoder.fit_generator(train_generator,
            epochs=2,
            steps_per_epoch=256,
            shuffle=True)
 encoded_img = encoder.predict(np.array(image))
 print (encoded_img)
 decoded_img = decoder.predict(encoded_img)
 plt.imshow(decoded_img)
 plt.imshow(image)

我不断得到的确切错误是：

 ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 2 
 dimensions, but got array with shape (32, 256, 256, 3)

再一次，我相信这是程序不喜欢我格式化包含训练数据的目录的方式的问题。我在我的 train 目录中有一个名为 class_a 的目录，在 class_a 中有两个名为 class_1 和 class_2 的目录，以及这些文件夹中的数据。关于这个问题我可能是错的，但任何帮助将不胜感激，谢谢！

编辑：所以我将如下所示的行： input_img = Input(shape=(65536,)) 更改为： input_img = Input(shape=(256, 256, 3,)) 这似乎解决了部分问题，但是现在当我运行代码时，我得到了这个错误：

 ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have 4 dimensions, but got array with shape (262, 1)

再次感谢任何帮助！

标签： pythontensorflowkerasautoencoder

解决方案

当您尝试使用与模型预期的形状不同的形状来拟合数据时，就会发生此错误。
在这里，您定义了形状 (65536,) 的预期输入，并尝试将形状为 (256, 256, 3) 的数据拟合到它。

因此，您需要重新调整输入以匹配模型预期的输入。

尝试这个 ：

input_img = Input(shape=(256*256*3,))

并将您的输入数据重塑为相同形状的单个向量 (nb_batch, 256*256*3)

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