具有灰度图像的卷积神经网络

Question

我正在尝试运行 CNN（卷积神经网络），其中包含 1 个通道/灰度图像，大小为 28x28 像素。当我尝试训练模型时，它会说：

ValueError：layersequential_5 的输入 0 与 layer 不兼容：：预期 min_ndim=4，发现 ndim=3。收到的完整形状：[None, 28, 28]

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(28, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(56, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(56, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(56, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(62))

model.summary()

Answer 1

您必须以支持频道尺寸的格式提交图片，即您的图片必须具有 (28, 28, 1) 的形状 - 三个维度，而不是两个维度。 通常输入是四维的：(batch_size, width, height, num_of_channels)。 您没有提供用于训练的代码，因此我无法更具体地说明如何解决输入数据集形状的问题。