tensorflow - 函数 model.fit() 中的错误不兼容形状

Question

我是 Keras 的新手。我想试试U-net。我使用了来自 tensorflow 的本教程：https ://github.com/tensorflow/models/blob/master/samples/outreach/blogs/segmentation_blogpost/image_segmentation.ipynb 。我使用自己的数据集创建 U-net 的代码。他们有 256x256x3 的图像，我用相同的形状制作了我的图像。现在，我得到了错误：

 InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [1376256] vs. [458752]
     [[{{node training/Adam/gradients/loss/conv2d_23_loss/mul_grad/BroadcastGradientArgs}}] ]

它在函数 model.fit() 中。我有 130 个训练示例，批量大小为 5（我知道，这些数字很小......）。请问，有谁知道，是什么导致函数model.fit（）出现这个错误？

感谢您的帮助。

标签： tensorflowkeras

Answer 1

1376256 正好是 3 x 458752。我怀疑你在某处没有正确考虑你的频道。由于这似乎在您的输出层上，因此当只有 1 个类时，您可能正在尝试预测 3 个类。

将来，或者如果这没有帮助，请提供更多信息，包括您的模型的代码和您尝试预测的类数，以便人们可以更好地提供帮助。