filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2, verbose=1, mode='max', min_lr=0.00001) callbacks_list = [checkpoint, reduce_lr] history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size), class_weight=class_weights, validation_data=(x_validate,y_validate),steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size, epochs=10, verbose=1, callbacks=callbacks_list)这一段代码为何会报错ValueError: Shapes (None, None) and (None, 100, 125, 7) are incompatible
时间: 2024-02-14 14:19:20 浏览: 25
这段代码中的错误很可能是因为模型的输入形状和数据的形状不匹配所导致的。更具体地说,模型的输入形状是 `(None, None)`,而数据的形状是 `(None, 100, 125, 7)`。
要解决这个问题,你需要检查模型的输入层并确认其形状是否正确。例如,如果你使用的是 Conv2D 层,则输入形状应该是 `(height, width, channels)`,其中 `height` 和 `width` 是输入图像的高度和宽度,`channels` 是图像的通道数。如果模型的输入形状不正确,则需要修改模型的输入层,以确保其与数据的形状相匹配。
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filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2,
这段代码是用于Keras模型训练时的回调函数设置。其中包含两个回调函数:ModelCheckpoint和ReduceLROnPlateau。
ModelCheckpoint函数是用于在每个epoch结束时保存模型的回调函数。参数filepath是保存模型的文件路径;monitor表示需要监测的指标,这里是验证集上的top3准确率;verbose表示输出信息的详细程度,1表示输出详细信息;save_best_only表示只保存在验证集上性能最好的模型,即val_top_3_accuracy最大的模型;mode表示监测指标的模式,这里是最大化val_top_3_accuracy。
ReduceLROnPlateau函数是用于在验证集上监测模型性能,并在性能停止提升时降低学习率的回调函数。参数monitor、factor、patience、mode的含义与ModelCheckpoint函数一致。当在patience个epoch中验证集上的监测指标val_top_3_accuracy没有提升时,ReduceLROnPlateau函数会将学习率降低为原来的factor倍。
f __name__ == "__main__": if Train == True: train_iter = xs_gen() val_iter = xs_gen(train=False) ckpt = keras.callbacks.ModelCheckpoint( filepath='best_model.{epoch:02d}-{val_loss:.4f}.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True,verbose=1) model = build_model() opt = Adam(0.0002) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) print(model.summary())什么意思
这段代码是一个Python程序的主函数。在这个主函数中,如果Train变量的值为True,则创建一个用于训练的数据迭代器train_iter和一个用于验证的数据迭代器val_iter,并定义了一个检查点回调函数ckpt,用于保存模型的最佳参数。接着,调用build_model函数来构建一个神经网络模型,并使用Adam优化器进行编译。最后,打印出模型的摘要信息。其中,__name__ == "__main__"用来判断该程序是否作为主程序运行,如果是则执行该段代码。
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