适当的方法在KERAS上的第一层定义输入式

Question

我有一个35000张256x256灰度图像的阵列

print(len(data))
>>>35000
print(data[0].shape)
>>>(256, 256)

我的第一层是

model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=(35000,), activation='relu'))

，它给了我错误

>>>ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_1: expected ndim=4, found ndim=2

我在做错什么？定义输入形状的正确方法是什么？

Answer 1

卷积层输入形状： (images, height, width, channels)

so：

• input_shape =（256,256,1）
• batch_shape =（batch_size，256,256,1）
• batch_input_shape =（batch_size，256,256,1）