python keras Convolution2D层工作不正常，结果错误

说：

现在

model.output\u shape==（无、64、256、256）

然而，在我的控制台中，我得到了reult

model.output\u shape==（无，3，256，64）

我相信一定有其他人得到了同样的错误结果，有人解决了这个问题吗？

同样的说法是：

尺寸顺序：“th”或“tf”。在“th”模式下，通道尺寸（深度）位于索引1，在“tf”模式下，通道尺寸位于索引3。它默认为Keras配置文件~/.Keras/Keras.json中的image_dim_排序值。如果您从未设置它，那么它将是“tf”

因此，您的输入形状就像theano，而您的输出看起来就像您的后端是tensorflow。如果要这样使用，请将卷积2D层更改为：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(3, 256, 256)))

或者更改图像，使输入形状为

（256256,3）

---

您的问题表述不太清楚，您没有提供太多信息，而且显示内容也非常积极。顺便说一句。

非常感谢。这是我第一次在这个网站上寻求其他人的帮助。很抱歉在这里：）没关系，试着阅读网站上关于如何设置问题格式的所有信息。从高投票率的问题中获得灵感；）如果你觉得答案有用，你可以通过接受答案来结束它。我已经编辑了你的问题。但是对于你的信息，在你的标题中，程序很少给出错误的答案，它给出了它所要给出的东西。如果结果不是你期望的，可能你没有正确使用它。非常感谢。下次我会做得更好。我正在尝试将此工具用于一些简单的应用程序。代码可读性很强，我还可以学到很多编程技巧。再次感谢~~

model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(3, 256, 256), dim_ordering='th'))