Невозможно обучить CNN на основе внимания

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

См. также:  Запуск JupyterQ из Anaconda Navigator
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
IT Шеф
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: