Tensorflow 中 Flatten() 层的输入和输出形状问题

Question

我正在尝试构建一个用于图像分类的基本卷积神经网络。我有一个属于 4 类的图像数据集。我使用 ImageDataGenerator 和 flow_from_directory:

创建了 Tensorflow 数据集

train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2
)

val_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)

train_data = train_datagen.flow_from_directory(
    dataset_source, 
    color_mode='rgb',
    batch_size=batch_size, 
    class_mode='categorical',
    shuffle=True,
    subset='training'
) 

val_data = val_datagen.flow_from_directory(
    dataset_source, 
    color_mode='rgb',
    batch_size=batch_size, 
    class_mode='categorical',
    shuffle=False,
    subset='validation'
)

我测试的 CNN 架构示例很简单，如下所示：

image_shape = (299, 299, 3)

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=image_shape))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))

model.add(tf.keras.layers.Flatten())
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(4))

model.compile(loss = "categorical_crossentropy",
             optimizer = "adam",
             metrics = ["accuracy"])

每当我尝试使用 model.fit(train_data, epochs=100, validation_data = val_data) 开始训练时，我都会收到以下与 Flatten() 层相关的错误：

InvalidArgumentError:  Input to reshape is a tensor with 7372800 values, but the requested shape requires a multiple of 645248
[[node sequential_1/flatten_1/Reshape (defined at <ipython-input-9-d01204576b1d>:1) ]] [Op:__inference_train_function_1823]

我使用各种版本的 CNN 检查它，即使是最简单的包含单个卷积层的版本，但每次都会出现错误，只是值不同。这可能很明显，但尽管尝试了很多次我还是无法解决它，所以我将非常感谢任何指示如何处理我的问题。

Answer 1

使用 flow_from_directory 调用而不指定 target_size 只是自找麻烦，因为即使是单个错误大小的输入也会扰乱您的模型拟合过程。简单的解决方法是为了安全起见将 target_size=(299, 299) 添加到调用中（如评论中所示）。

此外，考虑在 flow_from_directory 调用上方添加 image_shape = (299, 299, 3) 并指定 target_size = image_shape[:-1] 以从那里提取它。这将使修改 image_shape 更容易，您可能想要尝试各种输入大小缩放。

Tensorflow 中 Flatten() 层的输入和输出形状问题

Problem with input and output shapes in Flatten() layer in Tensorflow

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