【keras】Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer. expected ndim=4, found ndim=3

最新推荐文章于 2022-04-17 15:40:24 发布
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分类专栏： 深度学习
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卷积神经网络 维度错误 ValueError np.expand_dims 数据预处理
关键词由优快云通过智能技术生成
在构建卷积神经网络时遇到ValueError，提示输入到conv2d层的维度不正确，预期为4D（样本，长度，宽度，通道），但实际为3D。解决方案是在导入数据时使用np.expand_dims增加一维，例如x_train=np.expand_dims(x_train,-1)和x_test=np.expand_dims(x_test,-1)，确保数据具有正确的灰度通道。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在构建卷积神经网络时，遇到了这个错误

ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3.

这是说conv2d（卷积层）的输入和这一层不兼容，期望的维度是4，实际给的是3。

这一层的维度是， （样本个数，长度，宽度，灰度），我们在导入训练数据时，如果数据没有指定灰度，也要给一个默认值。也就是要默认增加一维。

x_train = np.expand_dims(x_train, -1)
x_test = np.expand_dims(x_test, -1)
神经网络LSTM出现报错：Input 0 of layer lstm is incompatible with the layer expected ndim=3, found ndim=2
weixin_40727266的博客
03-08 1325
例如，将额外的维度添加为值1可能是简单的解决方案。使用长度为1的序列作为输入，使用LSTM似乎不是正确的选择。比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=2，步长stride=1，那么经过MaxPooling(pooling_size=2, stride=1)后，输出数据维度是[10, 3, 10]。传递给LSTM的数据集只有两个维度，但是LSTM需要3D数据集。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。
Fashion数据集卷积报错：Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3
林风风
05-04 2万+
做中国大学MOOC中“人工智能实践：TensorFlow笔记”的fashion数据集卷积神经网络练习时报如下错误： ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 28, 28] 但是一模一...
Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=2. Full shape r
兰钧的博客
05-14 2万+
转载：https://msd.misuland.com/pd/4146263742822220136 fashion数据集一共7万张28*28像素点的灰度值图片，其中6万张用于训练，1万张用于测试。一共10个分类，分别是T恤、裤子、靴子······ cifar10数据集一共6万张32*32像素点的红绿蓝三通道彩色图片，其中5万张用于训练，1万张用于测试。一共是10分类，分别是airplane、automobile、bird······ 看下来两个数据集的主要区别在于一个是单通道的灰度值图片，一个是三通.
（记录）报错：ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, fo
weixin_53481887的博客
04-17 4083
神经网络作业过程错误记录： 完整报错：ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [32, 28, 28] 报错原因：所需输入最小维度为4——min_ndim=4；当前维度为3——found ndim=3。 解决问题：增加维度输入 x_train = np.expand_dims(.
Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape re
WGS.
02-08 3148
Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 208, 1] 情景：在卷积用于结构化数据时，自定义Keras类中Conv2D卷积调用报错 报错原因：输入数据是3维的，不符合卷积要求，卷积要求是4维的 卷积计算要求输入的图片必须是4个维度的，第0个维度表示一次喂入几个batch，第1、2、3个维度分别表示输入图片的分辨率和通
报错： ValueError: Input 0 of layer “conv2d“ is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found
oneself的博客
03-24 1570
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ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (None, 1024, 1024)
05-26
conv = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3))(x) ``` 这样做将在输入张量的最后添加一个新的通道维度。如果输入张量原来就有通道维度，则需要将 `axis` 参数设置为与通道维度所在的位置相同。
Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=2. Full shape received: (None, 784)如何解决
05-25
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上述代码出现错误：ValueError: Input 0 of layer average_pooling2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=2. Full shape received: (None, 128)
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程序猿进化梯
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