keras 试图塑造数组以适应输入

【问题标题】：keras trying to shape arrays to suit inputkeras 试图塑造数组以适应输入
【发布时间】：2018-06-28 12:56:35
【问题描述】：

我有一个带有这样输入的模型

model = Sequential()
model.add(Dense(256, input_dim=256))
model.add(Activation('relu'))

我尝试在许多不同的数组中调整数据（灰度图像中的 32x32=256 个浮点数）

X = []

for fn in os.listdir('input'):
    a = misc.imread('input/'+fn) / 256.0
    a = a.flatten()
    X.append(a)
#X=np.array(X)
#X=np.reshape(X,256,50)
#X=np.array(X) #.flatten()

如何正确排序输入数据？

【问题讨论】：

32*32=1024 16*16=512
出于某种原因 32x32!=256 Doh！ 1024 似乎工作得更好 - 那些日子之一......

标签： python numpy neural-network keras

【解决方案1】：

您可以将您的输入改写为以下内容（替换 num_of_rows）：

input = X.reshape((num_of_rows, 32 * 32))

然后使用input_shape将形状指定给keras：

model.add(Dense(256, input_shape=(32 * 32,)))

您甚至可以继续将值转换为 0-1 比例：

input = input.astype('float32') / 255

【讨论】：

我尝试过整形，但出现如下错误：ValueError: cannot reshape array of size 51200 into shape (50,256)
出于某种原因 32x32!=256 Doh！ 1024 似乎工作得更好 - 那些日子之一......
不知为何，哈哈。