Keras：检查输入时出错

我正在使用Keras自动编码，没有后端。并希望对720x1080 RGB图像进行自动编码。 这是我的密码

from keras.datasets import mnist
import numpy as np
from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from keras.models import Model

from PIL import Image


x_train = []
x_train_noisy = []

for i in range(5,1000):
    image = Image.open('data/trailerframes/frame' + str(i) + '.jpg', 'r')
    x_train.append(np.array(image))
    image = Image.open('data/trailerframes_avg/frame' + str(i) + '.jpg', 'r')
    x_train_noisy.append(np.array(image))


x_train = np.array(x_train)
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_train_noisy = np.array(x_train_noisy)
x_train_noisy = x_train_noisy.astype('float32') / 255.


input_img = Input(shape=(720, 1080, 3))
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

x = Conv2D(32, (3, 3), data_format="channels_last", activation='relu', padding='same')(encoded)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(32, (3, 3), data_format="channels_last", activation='relu', padding='same')(x)
x = UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = Conv2D(1, (3, 3), data_format="channels_last", activation='sigmoid', padding='same')(x)

autoencoder = Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy')

autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train,
            epochs=10,
            batch_size=128,
            shuffle=True,
            validation_data=(x_train_noisy, x_train))

但这给了我一个错误

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ValueError：检查输入时出错：预期输入_7具有形状（无，720，1080，3），但获得具有形状的数组（995，720，1280，3）

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输入错误：

简单到：

• 您将输入定义为（7201080,3）
• 您正在尝试使用表单（7201280,3）中的数据来测试模型

其中一个是错误的，我认为这是输入错误：

#change 1080 for 1280
input_img = Input(shape=(720, 1280, 3))

输出错误（目标）：

现在，目标数据的形状为（7201280,3），最后一层输出（7201280,1）

一个简单的解决方案是：

decoded = Conv2D(3, (3, 3), data_format="channels_last", activation='sigmoid', padding='same')(x)

使用编码器：

训练该模型后，可以创建仅使用编码器或解码器的子模型：

encoderModel = Model(input_img, decoded)    

decoderInput = Input((shape of the encoder output))    
decoderModel = Model(decoderInput,decoded))

这两个模型将共享整个模型的完全相同的权重，训练一个模型将影响所有三个模型

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如果要在没有培训的情况下使用它们，可以使用

model.predict（data）

，这将在没有培训的情况下为您提供结果

ValueError:检查目标时出错：预期conv2d_78具有形状（无，720，1280，1），但获得具有形状的数组（995，720，1280，3）。现在您已将3更改为1。。。。你必须在信息的两面都有相同的形状。我在哪里把3换成了1？我刚刚将输入形状中的1080改为1280，请在您的评论中阅读此消息。它说（无，7201280，

1

），应该是

3

。好的。我明白：）但我的代码中不使用任何1。也许是从Conv2D来的？