我正在使用 TensorFlow 创建 CNN 函数，但出现与形状相关的错误

Question

我尝试了使用 Tensorflow 的卷积神经网络。

但是，Shape 会导致错误。

首先是main函数的一部分。

while True:
        with mss.mss() as sct:
                Game_Scr = np.array(sct.grab(Game_Scr_pos))[:,:,:3]

                cv2.imshow('Game_Src', Game_Scr)
                cv2.waitKey(0)

                Game_Scr = cv2.resize(Game_Scr, dsize=(960, 540), interpolation=cv2.INTER_AREA)
                print(Game_Scr.shape)

                print(Convolution(Game_Scr))

第二个是我调用的函数。

def Convolution(img):
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[4], stddev=0.1))
        sess = tf.Session()
        with tf.Session() as sess:
                img = img.astype('float32')
                Bias1 = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[4],stddev=0.1))
                conv2d = tf.nn.conv2d(img, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')# + Bias1
                conv2d = sess.run(conv2d)
        return conv2d

ValueError：形状必须是等级 4 但对于 'Conv2D'（操作：'Conv2D'）是等级 3，输入形状：[540,960,3], [4].

我多次尝试改变形状，但我得到了同样的错误。

Answer 1

尝试替换

img = img.astype('float32')

和

img = tf.expand_dims(img.astype('float32'), 0)

tf.nn.conv2d 输入的维度应为 4，(batch_size、image_hight、image_with、image_channels)。您在缺少 batch_size、tf.expand_dims 的地方只需添加该维度（batch_size 为 1，因为您只有一张图片）。

Answer 2

根据官方文档 here，输入张量的形状应为 [batch, in_height, in_width, in_channels]，过滤器/内核张量的形状应为 [filter_height, filter_width, in_channels, out_channels].

尝试将 Convolution 函数更改为如下内容：

def Convolution(img):
        kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[200, 200, 3, 3], stddev=0.1))
        sess = tf.Session()
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            img = img.astype('float32')
            conv2d = tf.nn.conv2d(np.expand_dims(img, 0), kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')# + Bias1
            conv2d = sess.run(conv2d)
        return conv2d

我正在使用 TensorFlow 创建 CNN 函数，但出现与形状相关的错误

I am creating a CNN function with TensorFlow, but I get a Shape related error

conv-neural-network

tensorflow

python-3.6