Keras：TypeError：（ 'キーワード引数が理解できません：'、 'nb_depth'）

Question

私はPythonで動画にKerasライブラリを使用しています。 私のKerasバージョンは2.0.2

kernel_size=3 
model = Sequential() 
    model.add(Convolution3D(nb_filters[0], kernel_size,nb_depth=nb_conv[0], nb_row=nb_conv[0], 
    nb_col=nb_conv[0],input_shape=(1, img_rows, img_cols, patch_size), 
    activation='relu')) 

私は次のエラーが発生しています。

Using Theano Backened 
    Traceback (most recent call last): 
    File "F:/Project/codes/foreg.py", line 131, in <module> 
    input_shape=(1, img_rows, img_cols, patch_size), activation='relu')) 
    File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 88, in wrapper 
    return func(*args, **kwargs) 
    File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 580, in __init__ 
    **kwargs) 
    File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 100, in __init__ 
    super(_Conv, self).__init__(**kwargs) 
    File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 277, in __init__ 
    raise TypeError('Keyword argument not understood:', kwarg) 
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'nb_depth') 

このエラーで私を助けてください。エラーメッセージが言うように

kernel_size: An integer or tuple/list of 3 integers, specifying the width and height of the 3D convolution window. Can be a single integer to specify the same value for all spatial dimensions.

Answer 1

あなたは右のようなフィルタの数の後にカーネルサイズを指定する必要があなたはkernel_sizeを提供していませんでしたConvolution3Dコンストラクタの引数。

チェックアウトdocumentation。

ドキュメントから：

Conv3D(filters, kernel_size, strides=(1, 1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

Answer 2

：documentationから

kernel_size = 3 
model.add(Convolution3D(nb_filters[0], kernel_size, nb_depth=nb_conv[0], nb_row=nb_conv[0], 
    nb_col=nb_conv[0],input_shape=(1, img_rows, img_cols, patch_size), 
    activation='relu')) 

：

Answer 3

私はmkdocs作業環境における

pip install mkdocs 

をインストールすることで、私の問題を解決しました。