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import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)
training_images1=mnist.train.images #50000*784
training_labels=mnist.train.labels  #50000*10


test_images1=mnist.test.images#10000*784
test_labels=mnist.test.labels#10000*10

training_images1=training_images1/255.
test_images1=test_images1/255.

training_images=training_images1.reshape(-1,28,28,1)
test_images=test_images1.reshape(-1,28,28,1)

print(training_images.shape, training_labels.shape)
print(test_images.shape, training_labels.shape)

model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5),
                 activation='relu',
                 input_shape=(28, 28, 1),padding="SAME"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),padding='SAME'))

model.add(Conv2D(32, kernel_size=(5, 5), activation='relu',
                padding="SAME"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),padding='SAME'))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(1024, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

print(model.summary())
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
model.fit(training_images, training_labels,
          batch_size=128,
          epochs=12,
          verbose=1,
          validation_data=(test_images, test_labels))
上述代码运行报错:
Error when checking target: expected dense_42 to have shape (1,) but got array with shape (10,)


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精彩评论1

sgx0554@163.com  TF荚荚  发表于 2019-8-4 16:28:24 | 显示全部楼层
修改loss='categorical_crossentropy'
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