卷积层后连接LSTM层的报错(InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384])
三通道编译通过但无法训练
报错
InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384]。其中384= 128×3
报错原因
本文为三通道2DCNN,在model的中间通过代码:
outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 0)
将三个通道的输出结合了在一起,注意是在axis = 0的维度上,这是导致报错的原因所在。下面解释为什么。
首先,我们假设我们的数据形状为(128,8,8),我们的batch_size = 128,那么model在fit编译的时候,就会根据数据形状的样本数128去编译。但是我们在通道concatenate()之后数据形状变为了(128×3,8,8),这时候就会出现我们看到的这个报错。
修改建议
outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 1)
即把在axis = 0 改为axis = 1,数据形状为:(128,8×3,8)模型搭建。
如果你有问题,欢迎给我留言。
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