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python - 如何解决此错误：预期 flatten_input 具有 3 个维度，但得到的数组形状为 (1, 28, 28, 3)？

问题描述

我正在尝试让我的代码使用 tensorflow 来识别我的学校项目中的数字。但我不断收到这个错误。有人可以帮我吗？非常感谢！

尝试过压平，改变大小等，但没有成功......

这是我的代码：

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])

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

model.fit(x_train, y_train, epochs=1)
model.evaluate(x_test, y_test)
# Part 3 - Making new predictions
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
import keras
test_image = image.load_img('Number 8.jpg', target_size=(28, 28))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)
result = model.predict(test_image)
print(np.argmax(result[0]))

预计为 3 个数组

标签： pythontensorflowmachine-learningkeras

解决方案

我认为它来自这条线

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),

您可以将其替换为

tf.keras.layers.Flatten()

即使你的图像是 (28,28)，训练时也会有一个批量维度[batch_size, 28,28]。由于您没有传递批量大小，model.fit因此使用了默认值。

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