Я определил свою модель внимания, как указано в ссылке InvalidArgumentError: в model.fit.generator в тензорном потоке, а моя базовая модель
model_base = Sequential() # Conv Layer 1 model_base.add(layers.SeparableConv2D(32, (9, 9), activation=’relu’, input_shape=input_shape)) model_base.add(layers.MaxPooling2D(2, 2)) # model.add(layers.Dropout(0.25)) # Conv Layer 2 model_base.add(layers.SeparableConv2D(64, (9, 9), activation=’relu’)) model_base.add(layers.MaxPooling2D(2, 2)) # model.add(layers.Dropout(0.25)) # Conv Layer 3 model_base.add(layers.SeparableConv2D(128, (9, 9), activation=’relu’)) model_base.add(layers.MaxPooling2D(2, 2)) # model.add(layers.Dropout(0.25)) model_base.add(layers.Conv2D(256, (9, 9), activation=’relu’)) # model.add(layers.MaxPooling2D(2, 2)) # Flatten the data for upcoming dense layer #model_base.add(layers.Flatten()) #model_base.add(layers.Dropout(0.5)) #model_base.add(layers.Dense(512, activation=’relu’)) print(model_base.summary())«` I face difficulty in training this model with an image dataset. It gives some mismatch in tensor dimension. can someone help?
Не могли бы вы включить переменную input_shape и полученное сообщение об ошибке. Спасибо! — person poorna schedule 14.08.2020
img_height, img_width = 224, 224 input_shape = (img_height, img_width, 3) — person poorna schedule 15.08.2020
Источник: