Python ValueError：检查输入时出错：预期时间\u分布\u 46\u输入有5个维度，但得到了形状为（200，200，3）的数组

我正在修补时间分布层，日子过得很艰难。我正在尝试创建一个非常简单的模型，它采用200x200RGB图像并读取上面写的字符

我不断遇到以下错误，我不确定如何修复它：

ValueError: Error when checking input: expected time_distributed_46_input to have 5 dimensions, but got array with shape (200, 200, 3)

以下是我的keras代码：

num_timesteps = len(chars) # length of sequence
img_width = 200
img_height = 200
img_channels = 3

def model():
    # define CNN model
    cnn = Sequential()
    cnn.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same', input_shape=(img_width,img_height,img_channels)))
    cnn.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3)))
    cnn.add(Flatten())

    # define LSTM model
    model = Sequential()
    model.add(TimeDistributed(cnn, input_shape=(num_timesteps, img_width,img_height,img_channels)))
    model.add(LSTM(num_timesteps))
    model.add(Dense(26))

    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

然后，我将模型拟合为：

model().fit_generator(generator=images_generator(), steps_per_epoch=20, epochs=2)

在这里，我生成如下图像：

def image_sample():
    rand_str = random_str()
    blank=Image.new("RGB", (200,200),(255,255,255))
    font = ImageFont.truetype("StatePlate.ttf", 100)
    draw = ImageDraw.Draw(blank)
    draw.text((30, 40),rand_str,(0,0,0), font=font)
    draw = ImageDraw.Draw(blank)
#     datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=90)
#     datagen.fit(blank)
    return (np.asarray(blank), one_hot_char(rand_str))

def one_hot_char(char):
    zeros = np.zeros(len(chars))
    zeros[chars.index(char)] = 1
    return zeros

def images_generator():
    yield image_sample()

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感谢您的帮助！谢谢。

目前，生成器返回一个图像。生成器生成的输入应具有以下形状：

[批次大小、数量时间步、img\u宽度、img\u高度、img\u通道]

此虚拟数据的快速修复方法是将

np.asarray（blank）

更改为

np.asarray（[[blank]]）