深度学习卷积层维度错误

Question

添加第一个卷积层，

model.add(Conv2D(32, (10, 10),
strides=(2, 2),
input_shape=(151, 151, Channel_Num),
padding='same',
activation='relu'))

添加第一个池化层，

报错内容为：
ValueError: Dimensions must be equal, but are 2 and 151 for '{{node mean_squared_error/SquaredDifference}} = SquaredDifference[T=DT_FLOAT](sequential/dense_2/BiasAdd, IteratorGetNext:1)'
with input shapes: [?,2], [?,151,151].

Answer 1

这个错误的意思是：维度必须相等，但是在节点 mean_squared_error/SquaredDifference 处，维度是 2 和 151。输入的形状分别是 [?,2] 和 [?,151,151]。

这个错误的原因可能是：

1、在添加池化层之前，没有正确添加卷积层。卷积层和池化层是成对出现的，所以需要先添加卷积层，再添加池化层。
2、在添加卷积层时，指定的 strides 参数不正确。strides 参数指定卷积核在输入数据的宽和高方向上的步长。如果指定的步长为 (2, 2)，那么卷积核会跳过每隔两个像素就对一个像素进行卷积。这可能会导致输出数据的维度和输入数据的维度不匹配。
3、在添加卷积层时，指定的 input_shape 参数不正确。input_shape 参数指定了输入数据的形状，包括图像的宽、高和通道数。在添加卷积层之前，需要确保指定的 input_shape 参数与实际输入的数据的形状相匹配。

这些都可能是导致错误的原因。要解决这个问题，需要检查代码，确保在正确的顺序添加了卷积层和池化层，并且确保指定的参数的值是合理的。