添加宽度,高度时的CNN数据扩充错误
CNN data augmentation error when adding width, height
我正在尝试按照 tensorflow 文档中提到的以下方式为二值图像分类问题应用数据增强:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification#data_augmentation
我的模型是这样的:
Sequential([
data_augmentation,
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),
layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Dropout(0.2),
layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Dropout(0.2),
layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
当我的数据增强层是这样的时候,模型编译没有报错:
data_augmentation = keras.Sequential(
[
layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal",
input_shape=(150,
150,
3)),
layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),
layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(0.2)
]
)
如果我尝试在我的增强层中引入 RandomHeight()
and/or RandomWidth()
,我在创建模型时收到以下错误:
ValueError: The last dimension of the inputs to `Dense` should be defined. Found `None`.
知道为什么会发生这种情况以及如何解决它吗?
您可以检查 RandomWidth-Height 输出的形状。Source code of RandomWidth class:
return tensor_shape.TensorShape(
[input_shape[0], None, input_shape[2], input_shape[3]])
假设我使用 RandomHeight
作为第一层,input_shape
作为 150 x 150 RGB 图像。我们可以通过以下方式确认输出形状:
data_augmentation.summary()
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
random_height_2 (RandomHeigh (None, None, 150, 3) 0
_________________________________________________________________
random_flip_2 (RandomFlip) (None, None, 150, 3) 0
_________________________________________________________________
random_rotation_2 (RandomRot (None, None, 150, 3) 0
_________________________________________________________________
random_zoom_2 (RandomZoom) (None, None, 150, 3) 0
当你像这样使用它时,如果你在没有密集层的情况下编译你的模型,你将在模型摘要中看到:
dropout_6 (Dropout) (None, None, 18, 64) 0
_________________________________________________________________
flatten_6 (Flatten) (None, None) 0
(None,None)
导致此处出现错误。您可以使用 tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D()
而不是 Flatten()
来解决它
虽然这解决了由 Flatten()
层引起的尺寸问题,但 GlobalMaxPooling2D
的行为有点不同。
差异。
我正在尝试按照 tensorflow 文档中提到的以下方式为二值图像分类问题应用数据增强:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification#data_augmentation
我的模型是这样的:
Sequential([
data_augmentation,
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255),
layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Dropout(0.2),
layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Dropout(0.2),
layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
layers.MaxPooling2D(),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
当我的数据增强层是这样的时候,模型编译没有报错:
data_augmentation = keras.Sequential(
[
layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal",
input_shape=(150,
150,
3)),
layers.experimental.preprocessing.RandomRotation(0.2),
layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(0.2)
]
)
如果我尝试在我的增强层中引入 RandomHeight()
and/or RandomWidth()
,我在创建模型时收到以下错误:
ValueError: The last dimension of the inputs to `Dense` should be defined. Found `None`.
知道为什么会发生这种情况以及如何解决它吗?
您可以检查 RandomWidth-Height 输出的形状。Source code of RandomWidth class:
return tensor_shape.TensorShape(
[input_shape[0], None, input_shape[2], input_shape[3]])
假设我使用 RandomHeight
作为第一层,input_shape
作为 150 x 150 RGB 图像。我们可以通过以下方式确认输出形状:
data_augmentation.summary()
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
random_height_2 (RandomHeigh (None, None, 150, 3) 0
_________________________________________________________________
random_flip_2 (RandomFlip) (None, None, 150, 3) 0
_________________________________________________________________
random_rotation_2 (RandomRot (None, None, 150, 3) 0
_________________________________________________________________
random_zoom_2 (RandomZoom) (None, None, 150, 3) 0
当你像这样使用它时,如果你在没有密集层的情况下编译你的模型,你将在模型摘要中看到:
dropout_6 (Dropout) (None, None, 18, 64) 0
_________________________________________________________________
flatten_6 (Flatten) (None, None) 0
(None,None)
导致此处出现错误。您可以使用 tf.keras.layers.GlobalMaxPooling2D()
而不是 Flatten()
虽然这解决了由 Flatten()
层引起的尺寸问题,但 GlobalMaxPooling2D
的行为有点不同。