PythonのKerasを使ったニューラルネットワークのinput_shape問題

Question

私は、正確にthis tutorialをMNISTデータセットを使ってニューラルネットワークに複製しようとしています。私はコピー＆ペーストすると、それを私のPythonのエディタに、私は次の例外を取得：

Exception: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument. 

をだから私は

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_sheme=(1,28,28))) 

を使用して入力shemeを指定しようとしましたが、私はこれは間違っていたと思います。

誰でも手伝いできますか？

Answer 1

誤植

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_sheme=(1,28,28))) 
                   ^

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(1,28,28))) 

する必要があります

Answer 2

それは例外

右がそう言う：シーケンシャルモデルにおける第一の層は input_shapeまたは batch_input_shape引数を取得する必要があります。

これで、このエラーメッセージが表示されなくなりました。次回は自分で試してみてください。

シーケンシャルモデルにおける第一層[...]

シーケンシャルモデルは、入力から出力を生成するために、層の配列を使用するモデルです。私は、Convolution2D層が実際にあなたのモデルの最初の層であると推測します。

[...]は、input_shapeまたはbatch_input_shape引数を取得する必要があります。

ケラスは入力にどのような形があるか知っていなければなりません。したがって、最初のレイヤーに供給するか、そのシェイプのレイヤーをInputにする必要があります。この層にはないinput_shemeパラメータが指定されています。代わりにinput_shapeをご提供ください。 MNISTの場合、これは通常、(784,)です。これは、28×28画像に含まれるピクセル数です。