kerasのConv2Dレイヤーの出力形状

Question

keras Conv2Dレイヤーに手動で入力したいと思います。

私はMNISTデータセットを取ります。

Conv2Dはテンソルのみを受け入れるので、Inputケラスのコマンドを使用してx_trainをx_train_tensorに変更します。

(None, 26, 26, 32) 

私は：私のようなものになるように出力を期待してい

(60000,128,128,1) 

：

私の入力は

(samples,rows, cols,channels) 

例入力keras命令で与えられたフォーマットであります取得：

shape=(?, 59998, 26, 32) 

私は間違っていますか？

マイコード：

import keras 
from keras.datasets import mnist 
from keras.layers import Conv2D 
from keras import backend as K 
from keras.layers import Input 
batch_size = 128 
num_classes = 10 
epochs = 1 
# input image dimensions 
img_rows, img_cols = 28, 28 
# the data, shuffled and split between train and test sets 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 
if K.image_data_format() == 'channels_first': 
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 1, img_rows, img_cols) 
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 1, img_rows, img_cols) 
    input_shape = (1, img_rows, img_cols) 
else: 
    x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], img_rows, img_cols, 1) 
    x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], img_rows, img_cols, 1) 
    input_shape = (img_rows, img_cols, 1) 

x_train = x_train.astype('float32') 
x_test = x_test.astype('float32') 
x_train /= 255 
x_test /= 255 
print('x_train shape:', x_train.shape) 
print(x_train.shape[0], 'train samples') 
print(x_test.shape[0], 'test samples') 

x_train_tensor=Input(shape=(60000,28,28), name='x_train') 
A=Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), 
     activation='relu', 
     input_shape=input_shape)(x_train_tensor) 

Answer 1

サンプル数は次の2つのミスを作っている、あなたの場合には、input_shapeの一部ではありません。最初に間違った入力シェイプを持ち、2番目の入力シェイプはInputコンストラクタで1回、Conv2Dインスタンスで2回指定しています。

x_train_tensor=Input(shape=(28, 28, 1), name='x_train') 
A=Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(x_train_tensor)