Python 2.7 使用Keras和Theano的致密层

我正在开始一个简单的keras教程。我使用的完整代码位于本网站末尾：

https://elitedatascience.com/keras-tutorial-deep-learning-in-python

我得到这个错误：

ValueError: ('The specified size contains a dimension with value <= 0', (-768, 128))

及

我将此json文件用于后端配置：

{
"image_dim_ordering": "tf",
"epsilon": 1e-07, 
"floatx": "float32", 
"backend": "theano"
}

你知道问题出在哪里吗？我使用的是python2.7，MNIST数据库似乎是正确的，因为我能够绘制图像，并且可以毫无问题地看到标签

最好的

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Áangel.

尝试将

图像尺寸排序设置为
“tf”
到
“图像尺寸排序”：“th”
，因为您使用的是Theano作为后端。
非常感谢。我想那是我所做的一个错误。我用这个更改编辑了json文件，但它不起作用。我得到了同样的错误。我认为错误在这一行：“model.add（Dense（128，activation='relu'））”，可能是由于sintaxis。我不得不编辑几行代码来匹配我安装的keras版本，这与官方文档不同。例如，行“model.add（Conv2D（32,3,3，activation='relu'））被更改为带有括号的“model.add（Conv2D（32，（3,3），activation='relu'））”。我认为“稠密”也在发生类似的事情。。。
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

{
"image_dim_ordering": "tf",
"epsilon": 1e-07, 
"floatx": "float32", 
"backend": "theano"
}