ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_3' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None

这个错误信息是关于 TensorFlow 模型中某个名为 "model_3" 的 Functional 层接收到的调用参数的问题。它表明在使用该模型进行计算时，输入数据的形状与该层的输入形状不匹配。具体来说，该层期望接收一个形状为 (None, None, None) 的 float32 类型的输入张量，但实际上传入的输入数据与其形状不匹配，导致了该错误的发生。需要检查输入数据的形状是否正确，并且与模型的输入形状相匹配。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

这个错误信息是在使用 Keras 模型进行预测时出现的。它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) 的 float32 类型的输入张量，但实际上传入的输入数据与其形状不匹配，导致了该错误的发生。可能的原因是输入数据的形状与模型的输入形状不匹配或者数据类型不正确。需要检查输入数据的形状和数据类型是否正确，并且与模型的输入层相匹配。

ValueError: Exception encountered when calling layer "model_22" " f"(type Functional). Input 0 of layer "bidirectional_46" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (100, 200, 28, 128) Call arguments received by layer "model_22" " f"(type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(100, 200, 28), dtype=float32) • training=True • mask=None

这个错误是由于模型的输入形状与期望的形状不匹配所导致的。具体来说，您的模型期望的输入是一个三维的张量，而您提供了一个四维的张量。这可能是由于您在输入数据中添加了额外的维度或数据格式不正确所导致的。

建议检查您的输入数据的形状和数据类型是否正确，并确保它们与模型期望的形状和数据类型相匹配。如果问题仍然存在，请提供更详细的代码和数据，以便更好地理解问题并提供帮助。