检查输入时出错:预期conv2d_6_input具有4个维，但数组的形状为(270，50，50)

问题描述

图片(50x50)

model =Sequential()
model.add(Conv2D(64,3,3,input_shape=(50,50,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(64,3,3,input_shape=(50,50,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))

model.add(Dense(5))
model.add(Activation('softmax'))



model.fit(X_train,y_train,epochs=5)

错误:检查输入时出错:预期conv2d_6_input具有4维，但数组的形状为(270，50，50)

Error:Error when checking input: expected conv2d_6_input to have 4 dimensions, but got array with shape (270, 50, 50)

推荐答案

Conv2D需要4个维度，因为它需要一个彩色通道(图像可以是灰度，RGB等)

Conv2D expects 4 dimensions because it expects a color channel (image can be greyscale, RGB, ect.)

您需要使用 np.expand_dims

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