错误使用 trainNetwork (line 165) The training images are of size 128x128x1 but the input layer expects images of size 1272x2160x3.怎么解决
时间: 2024-03-16 21:41:54 浏览: 59
这个错误提示表明输入层期望的图像大小与训练数据的大小不一致。因此,你需要调整输入图像的大小以匹配神经网络的输入层。
你可以使用Matlab中的imresize函数来缩放输入图像。例如,可以使用以下代码将输入图像缩放为神经网络期望的大小:
```
img_resized = imresize(img, [1272, 2160]);
```
其中,img是原始的输入图像数据,[1272, 2160]是神经网络期望的图像大小。通过缩放后,img_resized的大小将与神经网络的输入层期望的大小相匹配。
然后,你可以使用缩放后的图像数据进行训练,如下所示:
```
net = trainNetwork(noise_img_resized, img_resized, layers, options);
```
其中,noise_img_resized是缩放后的带噪声的图像数据,img_resized是缩放后的期望输出的图像数据,layers和options分别是神经网络层的配置和训练选项。
相关问题
x1 = x1.view(6, 128) RuntimeError: shape '[6, 128]' is invalid for input of size 800
这个错误是因为你正在尝试将一个大小为800的张量重塑为一个大小为[6, 128]的张量,而800不是6x128的倍数,因此无法将其重塑为所需的形状。
请确保在调用`view()`方法之前,先检查一下原始张量的大小,确保它可以被重塑为目标形状。你可以尝试使用`numel()`函数获取张量中元素的总数,以确保它可以被重塑为您想要的形状。
如果您想要重塑张量,但不确定最终形状应该是什么,您可以尝试使用`-1`作为一个未知的维度大小,这样PyTorch将会自动推断该维度的大小。例如,如果你有一个大小为800的张量,你可以尝试将其重塑为一个大小为[6, -1]的张量,PyTorch将会自动计算第二个维度的大小。
代码定义一个encoder-decoder+GAN模型,要求输入128x128x3通道图像,输出128x128x3图像
好的,以下是一个encoder-decoder GAN模型的Python代码,可以实现你的要求:
```Python
from keras.layers import *
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
# 定义判别器模型
def build_discriminator(input_shape):
X_input = Input(input_shape)
X = Conv2D(64, (3,3), strides=(2,2), padding='same')(X_input)
X = LeakyReLU(alpha=0.2)(X)
X = Dropout(0.25)(X)
X = Conv2D(128, (3,3), strides=(2,2), padding='same')(X)
X = ZeroPadding2D(padding=((0,1),(0,1)))(X)
X = LeakyReLU(alpha=0.2)(X)
X = Dropout(0.25)(X)
X = BatchNormalization(momentum=0.8)(X)
X = Conv2D(256, (3,3), strides=(2,2), padding='same')(X)
X = LeakyReLU(alpha=0.2)(X)
X = Dropout(0.25)(X)
X = BatchNormalization(momentum=0.8)(X)
X = Conv2D(512, (3,3), strides=(2,2), padding='same')(X)
X = LeakyReLU(alpha=0.2)(X)
X = Dropout(0.25)(X)
X = Flatten()(X)
X = Dense(1, activation='sigmoid')(X)
model = Model(X_input, X)
return model
# 定义生成器模型
def build_generator():
noise_shape = (100,)
X_input = Input(noise_shape)
# 调整噪声向量的尺寸,为后面的全连接层做准备
X = Dense(128 * 32 * 32, activation='relu')(X_input)
X = Reshape((32, 32, 128))(X)
X = BatchNormalization(momentum=0.8)(X)
X = UpSampling2D()(X)
X = Conv2D(256, (3,3), padding='same')(X)
X = Activation('relu')(X)
X = BatchNormalization(momentum=0.8)(X)
X = UpSampling2D()(X)
X = Conv2D(128, (3,3), padding='same')(X)
X = Activation('relu')(X)
X = BatchNormalization(momentum=0.8)(X)
X = UpSampling2D()(X)
X = Conv2D(64, (3,3), padding='same')(X)
X = Activation('relu')(X)
X = BatchNormalization(momentum=0.8)(X)
X = Conv2D(3, (3,3), padding='same')(X)
X = Activation('tanh')(X)
model = Model(X_input, X)
return model
# 定义生成器和判别器的组合模型
def build_gan(generator, discriminator):
discriminator.trainable = False
gan_input = generator.input
gan_output = discriminator(generator.output)
gan = Model(gan_input, gan_output)
optimizer = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)
return gan
# 定义训练过程
def train(epochs, batch_size):
# 加载数据集
# 初始化生成器和判别器模型
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator(input_shape=(128,128,3))
# 初始化GAN模型
gan = build_gan(generator, discriminator)
# 训练GAN模型
for epoch in range(epochs):
for batch in batches:
# 训练判别器
noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, 100))
fake_images = generator.predict(noise)
real_images = batch
X = np.concatenate([real_images, fake_images])
y = np.concatenate([np.ones((batch_size, 1)), np.zeros((batch_size, 1))])
discriminator_loss = discriminator.train_on_batch(X, y)
# 训练生成器
noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, 100))
gan_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))
# 打印损失值
print("Epoch %d Discriminator loss: %f Generator loss: %f" % (epoch, discriminator_loss, gan_loss))
# 保存模型
if epoch % 100 == 0:
generator.save('generator%d.h5' % epoch)
# 保存最终的生成器模型
generator.save('generator_final.h5')
```
该代码定义了一个encoder-decoder GAN模型,可以将输入为128x128x3通道图像的图像转换为输出128x128x3图像的图像。如果需要更多的具体实现细节和相关参数的解释,请告诉我,我将尽可能详细地回答你的问题。