Python - Remodelar não funciona

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Eu estou usando keraspara treinar um CNN eo erro de base é dimensionalidade incompatibilidade.

Razão, após a depuração é:

print(Before)
print(TX.shape)
print(TeX.shape)

X_train = TX.reshape(1000, 1, img_rows, img_cols)
X_test = TeX.reshape(430, 1, img_rows, img_cols)
print(After)
print(TX.shape)
print(TeX.shape)

Gerando a saída:

Using Theano backend.
Using gpu device 0: GeForce GTX 750 Ti (CNMeM is disabled, CuDNN not available)
Before
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)
After
(1000, 27, 36)
(430, 27, 36)

Se necessário, o resumo do meu modelo é:

____________________________________________________________________________________________________

Layer (tipo) Forma de saída Param # Conectado a

convolution2d_1 (Convolution2D) (nenhum, 32, 25, 34) 320 convolution2d_input_1 [0] [0]


activation_1 (activação) (nenhum, 32, 25, 34) 0 convolution2d_1 [0] [0]


convolution2d_2 (Convolution2D) (Nada, 32, 23, 32) 9248 activation_1 [0] [0]


activation_2 (activação) (nenhum, 32, 23, 32) 0 convolution2d_2 [0] [0]


convolution2d_3 (Convolution2D) (Nada, 32, 21, 30) 9248 activation_2 [0] [0]


activation_3 (activação) (nenhum, 32, 21, 30) 0 convolution2d_3 [0] [0]


maxpooling2d_1 (MaxPooling2D) (Nada, 32, 10, 15) 0 activation_3 [0] [0]


dropout_1 (dropout) (Nada, 32, 10, 15) 0 maxpooling2d_1 [0] [0]


flatten_1 (planificação) (Nada, 4800) 0 dropout_1 [0] [0]


dense_1 (densa) (nenhum, 128) 614528 flatten_1 [0] [0]


activation_4 (Activação) (Nada, 128) 0 dense_1 [0] [0]


dropout_2 (dropout) (Nada, 128) 0 activation_4 [0] [0]


dense_2 (densa) (Nada, 26) 3354 dropout_2 [0] [0]


activation_5 (Activação) (Nada, 26) 0 dense_2 [0] [0]

Total de params: 636698


Publicado 29/04/2016 em 12:17
fonte usuário
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Você está atribuindo as matrizes remodelados para uma nova variável, mas, em seguida, você ainda está imprimindo a forma da variável idade:

X_train = TX.reshape(..)

Você deve usar:

print(X_train.shape)
Respondeu 29/04/2016 em 12:25
fonte usuário

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