The training images are of size 64x64x3 but the input layer expects images of size 64x64x2.
时间: 2024-06-06 22:10:11 浏览: 113
This is likely an issue with the input data preprocessing. The input layer is expecting images with 2 channels, but the training images have 3 channels. You can either modify the input layer to accept images with 3 channels, or preprocess the training images to convert them to 2 channels. One possible approach would be to convert the images to grayscale, which would result in images with only 1 channel. Another approach would be to discard one of the color channels and use only the remaining two channels.
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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
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。
错误使用 trainNetwork (line 150) The training images are of size 227x227x1 but the input layer expects images of size 227x227x3. 出错 Runme (line 33) [newnet,info] = trainNetwork(Train, ly, opts);
这个错误提示是因为你的训练数据集中的图像是灰度图像,但是你的神经网络模型的输入层被设置为接受 RGB 彩色图像。因此,你需要将训练数据集中的图像从灰度图像转换为 RGB 彩色图像。
你可以使用 `repmat()` 函数来将灰度图像转换为 RGB 彩色图像,例如:
```
Train = repmat(Train,[1 1 3]);
```
这个语句将 `Train` 中的每个灰度图像复制三次,并将它们堆叠在一起,形成一个 RGB 彩色图像。
然后,你可以再次运行 `trainNetwork()` 函数来训练你的神经网络模型。