Keras中的二維卷積中的錯誤

我知道這類問題在這裏已經被問過很多次了，但我無法弄清楚這些問題的答案。我有一個灰度100x100的圖像。在第一層中嘗試執行2D卷積時，出現以下錯誤。檢查模型的輸入時錯誤：：Keras中的二維卷積中的錯誤

import theano 
    from keras.layers import Activation, Flatten, Dense 
    from keras.layers import Convolution2D,MaxPooling2D 
    from keras.models import Sequential 

    nb_epoch = 40 
    batch_size = 32 
    nb_classes = 2 
    model = Sequential() 
    model.add(Convolution2D(32,3,3,border_mode = 'valid',subsample = (1,1),init = 'glorot_uniform',input_shape = (1,100,100))) 
    model.add(Activation('relu')) 

    train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, 
    rotation_range = 300, 
    horizontal_flip=True, 
    vertical_flip = True) 

    test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 

    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    class_mode='binary') 

    validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    class_mode='binary') 

    model.fit_generator(
    train_generator, 
    samples_per_epoch=nb_train_samples, 
    nb_epoch=nb_epoch, 
    validation_data=validation_generator, 
    nb_val_samples=nb_validation_samples)

我正在一個錯誤這樣預期convolution2d_input_1具有形狀（無，1，100，100），但得到了與形狀（32，3，100，100）陣列。我不知道我哪裏出錯了。

來源

2017-02-24 Raghuram

嘗試：

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    color_mode='grayscale', 
    class_mode='binary') 

    validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_data_dir, 
    target_size=(img_width, img_height), 
    batch_size=16, 
    color_mode='grayscale 
    class_mode='binary')

來源

2017-02-24 11:52:46

謝謝你，現在運轉。 – Raghuram

Keras中的二維卷積中的錯誤

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