Sto provando a seguire i Deep Autoencoder Keras example. Sto ottenendo un'eccezione di disallineamento delle dimensioni, ma per la vita di me, non riesco a capire perché. Funziona quando uso solo una dimensione codificata, ma non quando li impilo.Python/Keras/Dimensioni errate di Theano per Deep Autoencoder
eccezione: ingresso 0 è incompatibile con dense_18 strato:
forma atteso = (n, 128), trovato forma = (n, 32) *
L'errore è sulla linea decoder = Model(input=encoded_input, output=decoder_layer(encoded_input))
from keras.layers import Dense,Input
from keras.models import Model
import numpy as np
# this is the size of the encoded representations
encoding_dim = 32
#NPUT LAYER
input_img = Input(shape=(784,))
#ENCODE LAYER
# "encoded" is the encoded representation of the input
encoded = Dense(encoding_dim*4, activation='relu')(input_img)
encoded = Dense(encoding_dim*2, activation='relu')(encoded)
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(encoded)
#DECODED LAYER
# "decoded" is the lossy reconstruction of the input
decoded = Dense(encoding_dim*2, activation='relu')(encoded)
decoded = Dense(encoding_dim*4, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(784, activation='sigmoid')(decoded)
#MODEL
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded)
#SEPERATE ENCODER MODEL
encoder = Model(input=input_img, output=encoded)
# create a placeholder for an encoded (32-dimensional) input
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
# retrieve the last layer of the autoencoder model
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
# create the decoder model
decoder = Model(input=encoded_input, output=decoder_layer(encoded_input))
#COMPILER
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')
Incredibile come la maggior parte della gente lotta negli stessi punti. Grazie per aver condiviso –
https://stackoverflow.com/questions/47842931/valueerror-error-when-checking-target-expected-model-2-to-have-shape-none-25 any suggestions? –