Keras {ValueError}：輸入0與圖層不兼容conv2d_2

我是keras的新手，我試圖對文檔進行卷積。每個文檔由形狀爲[40 * 4000]的矩陣表示（每個文檔有40個句子，每個句子有20個詞，因此文字嵌入尺寸爲200）。Keras {ValueError}：輸入0與圖層不兼容conv2d_2

我想要做的卷積超過3個字，這是我的代碼（不完全一樣，但你可以運行你的機器上的代碼）：

import keras 
from keras.layers import Input, Embedding, Dense, merge, Conv2D 
from keras.layers.core import Reshape 

tokens_input = Input(name='input', shape=(40, 20), dtype='int32') 

x = Embedding(25000 + 1, 200, name="embedding")(tokens_input) 
x = Reshape((40, -1), 
      name="reshape")(x) 


cur_conv = Conv2D(20, kernel_size=(3*200, 1), 
       strides=(200, 1), padding='valid', activation='relu')(x)

但我收到此錯誤信息：輸入0與圖層不兼容conv2d_1：預計ndim = 4，發現ndim = 3

來源

2017-07-26 Joey

Conv2D圖層的輸入應具有形狀（樣本，通道，寬度，高度），並且嵌入的輸出爲3D，而不是4D應該。您應該定義如何將嵌入輸出解釋爲圖像，也許您應該添加通道尺寸並將其設置爲1.

來源

2017-07-26 20:46:56

謝謝，我解決了這個問題，但是我讀了Conv2D的keras文檔，它說參數kernel_size指定2D卷積窗口（https://keras.io/layers/convolutional/）的**寬度和高度**，實際上，我認爲kernel_size指定**高度和寬度**，換句話說，行和列，我對嗎？ – Joey

@Joey輸入形狀中指定的寬度和高度對應於輸入數據，而不是卷積濾鏡。你可以有一個比卷積濾波器大得多的圖像。 –

也許我沒有說清楚。我的意思是Conv2D ** kernel_size **的參數，文檔說它指定了過濾器的寬度和高度**，但是我發現它指定了過濾器的高度和寬度**，換句話說，行和過濾器的列。 – Joey

Keras {ValueError}：輸入0與圖層不兼容conv2d_2

回答

相關問題