使用 tensorflow 的 keras 时出现 ValueError

Question

我是机器学习的新手，正在尝试使用 keras 编写一个简单的程序。当我运行以下代码时，我收到一条错误消息 "ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 784 but received input with shape [32, 28, 28]"。有人可以帮我吗？我正在尝试跟随这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=tjsHSIG8I08，但它似乎不起作用。提前致谢！

import tensorflow as tf
import numpy as np

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu, input_shape=(784,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, activation=tf.nn.relu))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

loss, accuracy = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Accuracy', accuracy)

scores = model.predict(test_images[0:1])
print(np.argmax(scores))

Answer 1

问题来自input_shape=(784,)。首先，您需要了解输入维度的工作原理。输入数据必须遵循此维度（样本数，输入维度），因此在您使用 (32, 28, 28) 的情况下，它是 (28 X 28) 的 mnist 数据集维度，样本数等于 32。因此，您必须更改为 input_shape=(28,28)，你可以开始了。

使用 tensorflow 的 keras 时出现 ValueError

ValueError showing up while using tensorflow's keras

tensorflow

keras

tensorflow2.0

valueerror