import keras
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD
from keras.layers.core import Dense, Activation, Lambda, Reshape,Flatten
from keras.layers import Conv1D,Conv2D,MaxPooling2D, MaxPooling1D, Reshape
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
from keras.layers import Dropout
from keras import backend as K
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
from keras.callbacks import CSVLogger
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.layers.merge import Concatenate
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
import random
import numpy as np
window_height = 8
filter_size=window_height
pooling_size = 28
stride_step = 2
def fws():
input = Input(shape=(5,window_height,1))
print input.shape
shared_conv = Conv2D(filters = 1, kernel_size = ((1,window_height,1)))
output = shared_conv(input)
print output.shape
fws()
私はフィルタにデータを適用することにいくつかの問題があるようです。私は(8,1)形状のフィルタ(8,1)との...レイヤーconv2d_1:予想されるndim = 4、見つかったndim = 3
しかし、その代わりに、エラーメッセージ取得している:
ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_1: expected ndim=4, found ndim=3
を私は別の番号を追加することによって、それを修正しようとしたが、これはのように助けていないようですAPIは2つの数字しか必要としないと言っています。
余分なnumnerを 'Input'シェイプに追加しましたが、データには追加しませんでした。あなたのデータは 'Input'に渡した形と正確に一致しなければなりません。 - > '(samples、5、window_height、1)'となります。 –
私はあなたがその@DanielMöllerによって何を意味するのか分かりません... – Lamda