（记录）报错：ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, fo

最新推荐文章于 2024-01-26 17:30:27 发布
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文章标签： python tensorflow
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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(x_train, axis=3)
 x_test = np.expand_dims(x_test, axis=3)

3维数据输入，不符合要求。

增加到4维

空筱琳
关注
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 1345
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...
报错： ValueError: Input 0 of layer “conv2d“ is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found
oneself的博客
03-24 1577
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: (None, 28, 28) 原因：卷积计算要求输入的图片必须是4个维度的 解决： x_train = np.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = np.expand_dims(x_test, axi.
【keras】Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer. expected ndim=4, found ndim=3
安安爸Chris的专栏
03-22 6333
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_tr
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.
Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape re
WGS.
02-08 3149
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
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_layer = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=1, padding='same') output = conv_layer(x) # 进行后续操作 ``` 通过使用 tf.expand_dims() 函数将维度插入到输入张量的第一维，你可以...
ValueError: Input 0 of layer conv2d_7 is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (None, 28, 28)
06-07
卷积神经网络需要的输入数据是4维的，通常是(batch_size, height, width, channel)，而您提供的数据是3维的(None, 28, 28)。您需要将输入数据的维度转换为4维，可以使用np.expand_dims函数或者reshape函数来实现。...
ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the la问题的解决
最新发布
weixin_44943389的博客
01-26 524
如果您的数据是灰度图像（只有一个颜色通道），您可能需要在数据预处理步骤中显式地添加这个通道维度。例如，对于224x224的灰度图像，您的输入形状应该是。，并且这实际上是一维数据（例如时间序列），那么您可能需要使用不同类型的网络架构，如一维卷积（如果您的数据是一维序列（如音频信号、时间序列数据等），那么您可能需要考虑使用。如果您的数据确实是二维图像，确保在定义模型时设置正确的。例如，如果您的输入数据是。在这种情况下，您的输入数据似乎是3维的（可能是。：在定义模型时，您需要确保输入层的。（对于RGB图像）。
完美解决ValueError: Input 0 of layer “Output“ is incompatible with the layer: expected min_ndim=2, foun。
qlkaicx的博客
11-06 735
这个错误表示我们将不符合期望的数据输入到某个神经网络层时。错误来自于我们尝试将一类数据（ndim=0）输入到需要进行二维数据输入的层（expected min_ndim=2）。ValueError：层“Output”的输入0与层不兼容：应为min_ndim=2，实际为ndim=0。收到的完整形状：（）我在进行轴承数据的6分类。完善数据，读入6种数据。
解决 ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input
qlkaicx的博客
05-26 6318
这个错误通常是由于你的输入数据形状与模型期望的形状不匹配所致。具体来说，你的模型期望的输入形状是(None, 20)，而你的实际输入形状是(None, 38)，其中None表示样本数量未知。在这个特定的问题中，我的实际输入形状为(None, 38)，而模型期望的形状为(None, 20)。这表明我的数据集中有38个特征，而模型定义中只包含20个特征。
使用CNN时报错，ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer
ghedhrjeerdjh的博客
03-08 2万+
使用CNN时报错，错误如下ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (32, 28, 28) 错误的原因是由于对CNN以及Fashion MNIST数据集理解不到位。cnn的数据输入要求是四维张量，另外MNIST手写数据集以及Fashion MNIST数据集中的图片均为灰度图像。 from
Input 0 of layer “lstm_1“ is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape=
qq_46261795的博客
04-15 6300
解决使用TensorFLow预测过程中可能会出现的维度不匹配问题
删除符合一定条件的若干行数据
ch206265的博客
10-13 1405
关键： #删除month字段中内容是'1/','2/','6/','7/','8/','9/','10','11','12'的行 data=data[~(data['month'].isin(['1/','2/','6/','7/','8/','9/','10','11','12']))] #仅删除字段名为month的一整列数据 data=data.drop(['month'],axis=1) import pandas as pd import numpy as np #导入数据 #data .
ValueError:Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3,found ndim=2
weixin_45885232的博客
08-21 3685
将CNN接到LSTM时出现的这个问题，因为LSTM输入要是三维的，但是CNN的输出是二维，因此，对CNN的输出加一维即可。 使用环境为tensorflow和Keras import keras.backend as K from keras.layers import Lambda 使用如下命令进行扩张即可。 l1 = Lambda(lambda l1:K.expand_dims(l1,axis=-1))(l1) ...
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer 问题解决方案
qq_42273663的博客
09-11 1万+
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer 问题解决方案
多层LSTM神经网络），出现ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_21: expected ndim=3, found错误
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zds的博客
04-23 6万+
下面是LSTM模型，运行后出现ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_21: expected ndim=3, found错误model = Sequential()model.add(LSTM(50, activation='tanh',input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2]))...
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