Keras VGG16中ValueError: filter must not be larger than the input问题的解决

问题描述:

由于不同的backend(theno或tensorflow)对输入inpu_img维度要求的次序不一样,所以如果弄混就会出现上述错误.

解决方法:

方法一:

假设输入为:

model.add(ZeroPadding2D((1, 1), batch_input_shape=(1, 3, img_width, img_height)))

将其改为:

model.add(ZeroPadding2D((1, 1), batch_input_shape=(1, img_width, img_height, 3)))

方法二:

在网络层明确指明:image_dim_ordering,即输入图像的维度次序;

例如加上如下语句:

from keras import backend as K if K.image_dim_ordering() == 'th': model.add(ZeroPadding2D((1, 1), batch_input_shape=(1,3,img_width, img_height))) else: model.add(ZeroPadding2D((1, 1), batch_input_shape=(1,img_width, img_height,3)))

方法三:修改文件’~/.keras/keras.json’中的’tf’为’th’.

Reference:

http://stackoverflow.com/questions/39848466/tensorflow-keras-convolution2d-valueerror-filter-must-not-be-larger-than-t