Keras cifar-10 ошибки Значения отличается tensorshape

Question

Я следовал стандарту cifar 10 keras учебника здесь: https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py

Что я изменил, чтобы использовать свои собственные учебные изображения. Каждое изображение реплицирует размеры набора cifar, т. Е. Каждый из них 32x32 и 3 канала.

Форма каждого изображения:

(32,32,3) 

Однако я бегу в ValueError, как показано на полной мощности ниже.

X_train shape: (7200, 32, 32, 3) 
7200 train samples 
800 test samples 
Using real-time data augmentation. 
Epoch 1/200 
Traceback (most recent call last): 

    File "<ipython-input-16-70ca8831e139>", line 162, in <module> 
    validation_data=(X_test, Y_test)) 

    File "/storage/programfiles/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/models.py", line 651, in fit_generator 
    max_q_size=max_q_size) 

    File "/storage/programfiles/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py", line 1383, in fit_generator 
    class_weight=class_weight) 

    File "/storage/programfiles/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/engine/training.py", line 1167, in train_on_batch 
    outputs = self.train_function(ins) 

    File "/storage/programfiles/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py", line 659, in __call__ 
    updated = session.run(self.outputs + self.updates, feed_dict=feed_dict) 

    File "/storage/programfiles/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 372, in run 
    run_metadata_ptr) 

    File "/storage/programfiles/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 625, in _run 
    % (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape()))) 

ValueError: Cannot feed value of shape (32, 32, 32, 3) for Tensor 'convolution2d_input_7:0', which has shape '(?, 3, 32, 32)' 

Может ли кто-нибудь помочь мне? :)

EDIT: Я попытался изменения формы следующим образом:

X_train = X_train.reshape((7200,3,32,32)) 
X_test = X_test.reshape((-1,3,32,32)) 

Он разбился вместо.

Answer 1

Вы на самом деле нужно перенести свой массив правильного упорядочения, не Reshape:

X_train = np.transpose(X_train, (0, 3, 1, 2)) 
X_test = np.transpose(X_test, (0, 3, 1, 2))