input_shape Python 中 Keras 的神经网络问题

Question

我正在尝试使用 MNIST 数据集在神经网络上精确复制 this tutorial。当我将它复制粘贴到我的 Python 编辑器中时，出现以下异常：

Exception: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument.

所以我尝试使用

指定输入模式

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_sheme=(1,28,28)))

但我想我做错了。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

上面就是这么写的

Exception: The first layer in a Sequential model must get an input_shape or batch_input_shape argument.

我现在将尝试为您分解此错误消息。下次你自己试试。

The first layer in a Sequential model [...]

顺序模型是使用一系列层从输入生成输出的模型。我大胆猜测 Convolution2D 层实际上是模型中的第一层。

[...] must get an input_shape or batch_input_shape argument.

Keras 必须知道输入的形状。所以你必须将它提供给第一层或使用具有该形状的 Input 层。您正在提供 input_sheme 参数，该层甚至没有。尝试提供 input_shape 代替。对于 MNIST，这通常是 (784,)，因为这是 28 x 28 图像的像素数。

Answer 2

打字错误

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_sheme=(1,28,28)))
                                                                 ^

应该是

model.add(Convolution2D(32, 1, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(1,28,28)))

input_shape issue in Neural networks with Keras in Python