Уровень Keras Maxpooling2d дает ValueError

Я пытаюсь реплицировать модель VGG16 в keras, следующий мой код:

model = Sequential() model.add(ZeroPadding2D((1,1),input_shape=(3,224,224))) model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) ###This line gives error model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(256, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu')) model.add(ZeroPadding2D((1,1))) model.add(Convolution2D(512, 3, 3, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1000, activation='softmax')) 

Уровень maxpooling2d дает ошибку в строке, которая комментируется

Ошибка говорит:

 ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'MaxPool_7' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,112,128]. 

Что может быть причиной этого? Как это решить?

Изменить: более подробный журнал ошибок:


ValueError Traceback (последний последний вызов) в () 12 model.add (Convolution2D (128, 3, 3, активация = 'relu')) 13 —> 14 model.add (MaxPooling2D ((2,2), шаги = (2,2))) 15 16 model.add (ZeroPadding2D ((1,1)))

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/models.pyc в add (self, layer) 306 output_shapes = [self.outputs [0] ._ keras_shape]) 307 else: -> 308 output_tensor = layer (self.outputs [0]) 309, если type (output_tensor) – это список: 310 raise Exception («Все слои в последовательной модели»)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.pyc в вызове (self, x, mask) 512, если inbound_layers: 513 # это вызовет layer.build () при необходимости -> 514 self.add_inbound_node (inbound_layers, node_indices, tensor_indices) 515 input_added = True 516

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.pyc в add_inbound_node (self, inbound_layers, node_indices, tensor_indices) 570 # создание узла автоматически обновляет self.inbound_nodes 571 #, а также outbound_nodes на входящие слои. -> 572 Node.create_node (self, inbound_layers, node_indices, tensor_indices) 573 574 def get_output_shape_for (self, input_shape):

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/engine/topology.pyc в create_node (cls, outbound_layer, inbound_layers, node_indices, tensor_indices) 147 148 if len (input_tensors) == 1: -> 149 output_tensors = to_list (outbound_layer.call (input_tensors [0], mask = input_masks [0])) 150 output_masks = to_list (outbound_layer.compute_mask (input_tensors [0], input_masks [0])) 151 # TODO: попытайтесь автоматически определить форма, если исключение вызвано get_output_shape_for

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/layers/pooling.pyc в вызове (self, x, mask) 160 шагов = self.strides, 161 border_mode = self.border_mode, -> 162 dim_ordering = self.dim_ordering) 163 return output 164

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/layers/pooling.pyc в _pooling_function (self, input, pool_size, strides, border_mode, dim_ordering) 210 border_mode, dim_ordering): 211 output = K.pool2d ( Входы, pool_size, strides, -> 212 border_mode, dim_ordering, pool_mode = 'max') 213 return output 214

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/backend/tensorflow_backend.pyc в пуле2d (x, pool_size, strides, border_mode, dim_ordering, pool_mode) 1699 1700, если pool_mode == 'max': -> 1701 x = tf.nn.max_pool (x, pool_size, strides, padding = padding) 1702 elif pool_mode == 'avg': 1703
x = tf.nn.avg_pool (x, pool_size, strides, padding = padding)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.pyc в max_pool (значение, ksize, strides, padding, data_format, name) 1391 padding = padding, 1392
data_format = data_format, -> 1393 name = name) 1394 1395

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.pyc в _max_pool (input, ksize, strides, padding, data_format, name)
1593 result = _op_def_lib.apply_op («MaxPool», input = input, ksize = ksize, 1594 strides = strides, padding = padding, -> 1595 data_format = data_format, name = name) 1596 return result 1597

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.pyc в apply_op (self, op_type_name, name, ** keywords) 747 op = g.create_op (op_type_name, input, output_types, name = scope, 748 input_types = input_types, attrs = attr_protos, -> 749 op_def = op_def) 750 выходов = op.outputs 751 return _Restructure (ops.convert_n_to_tensor (выходы),

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc в create_op (self, op_type, input, dtypes, input_types, name, attrs, op_def, compute_shapes, compute_device) 2388
original_op = self._default_original_op, op_def = op_def) 2389 if compute_shapes: -> 2390 set_shapes_for_outputs (ret) 2391 self._add_op (ret) 2392
self._record_op_seen_by_control_dependencies (RET)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/ops.pyc в set_shapes_for_outputs (op) 1783 raise RuntimeError («Функция формы не зарегистрирована для стандартного op:% s» 1784
% op.type) -> 1785 forms = shape_func (op) 1786, если фигуры None: 1787 raise RuntimeError (

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.pyc в call_cpp_shape_fn (op, input_tensors_needed, debug_python_shape_fn) статус 594) 595 за исключением ошибок.InvalidArgumentError как err: -> 596 raise ValueError (err.message) 597 598 # Преобразование значений TensorShapeProto в output_shapes.

ValueError: отрицательный размер размера, вызванный вычитанием 2 из 1 для «MaxPool_7» (op: «MaxPool») с формами ввода: [?, 1,112,128].

3 Solutions collect form web for “Уровень Keras Maxpooling2d дает ValueError”

Цитируя ответ, упомянутый в github , вам нужно указать упорядочение размеров:

Keras – обертка над библиотеками Theano или Tensorflow. Keras использует переменную настройки image_dim_ordering чтобы решить, является ли входной слой форматом Theano или Tensorflow. Этот параметр можно указать двумя способами:

  1. укажите 'tf' или 'th' в ~/.keras/keras.json например so – image_dim_ordering: 'th' . Примечание: это json-файл .
  2. или укажите image_dim_ordering в вашей модели следующим образом: model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), dim_ordering="th"))

Приложение: image_dim_ordering в 'th' режиме размер каналов (глубина) находится в индексе 1 (например, 3, 256, 256). В режиме 'tf' он находится в индексе 3 (например, 256, 256, 3). Цитирование @naoko из комментариев.

Вы используете форму ввода как (3, x, y), чтобы изменить ее на input_shape = x, y, 3

Для keras с TensorFlow попробуйте сделать следующее:

 model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(img_rows, img_cols, channel))) 
  • Как сделать Keras использовать бэкэнс Tensorflow в Анаконде?
  • Сходство с использованием кера
  • Keras Conv2D и входные каналы
  • Как сделать Keras Neural Net лучше, чем логистическая регрессия по данным Iris
  • Почему отличаются показатели, рассчитанные model.evaluate () из отслеживаемых показателей во время обучения в Keras?
  • В чем преимущество использования InputLayer (или ввода) в модели Keras с тензорами Tensorflow?
  • Точность ухудшается, чем дольше я тренирую модель Keras. Любые советы будут высоко оценены
  • слои keras toturial и образцы
  • Python - лучший язык программирования в мире.