数值错误：层权重形状（3，3，3，64）与提供的权重形状（64，3，3，3）不兼容。

Question

我正在尝试基于图像和文本对产品进行分类，但遇到了错误。

 img_width, img_height = 224, 224
# build the VGG16 network
model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(img_width, img_height,3), name='image_input'))

model.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation='relu', name='conv1_1'))
model.add(ZeroPadding2D((1, 1)))
model.add(Convolution2D(64, (3, 3), activation='relu', name='conv1_2'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), strides=(2, 2)))


# set trainable to false in all layers
for layer in model.layers:
    if hasattr(layer, 'trainable'):
        layer.trainable = False

return model

WEIGHTS_PATH='E:/'
weight_file = ''.join((WEIGHTS_PATH, '/vgg16_weights.h5'))
f = h5py.File(weight_file,mode='r')
for k in range(f.attrs['nb_layers']):
    if k >= len(model.layers):
        # we don't look at the last (fully-connected) layers in the savefile
        break
    g = f['layer_{}'.format(k)]
    weights = [g['param_{}'.format(p)] for p in range(g.attrs['nb_params'])]
    model.layers[k].set_weights(weights)
f.close()
return model

load_weights_in_base_model(get_base_model())

错误： 文件 "C:\Python\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", 第1217行， set_weights函数，'provided weight shape ' + str(w.shape)) ValueError: 层权重形状(3, 3, 3, 64)与提供的权重形状(64, 3, 3, 3)不兼容

请问有谁能帮助我解决这个错误。谢谢您的帮助。

- Pradeep

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请提供一个最小工作示例，以便用户可以调试问题。另外，您确定维度匹配了吗？(3,3,3,64)不是(64,3,3,3)！ - Thomas

Answer 1

问题似乎出在这一行。

model.layers[k].set_weights(weights)

Keras使用不同的后端以不同的方式初始化权重。如果您使用的是theano作为后端，则权重将根据kernels_first进行初始化，如果您使用的是tensorflow作为后端，则权重将根据kernels_last进行初始化。

因此，您的问题似乎是您正在使用tensorflow，但正在从使用theano作为后端创建的文件中加载权重。解决方案是使用keras的conv_utils来重新调整您的内核。

from keras.utils.conv_utils import convert_kernel
reshaped_weights = convert_kernel(weights)
model.layers[k].set_weights(reshaped_weights)

查看此链接以获取更多信息。

- layog

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嗨，我正在使用Theano后端，但它仍然显示相同的错误。之前我使用的是Tensorflow，现在我改用Theano了。当我在Tensorflow中运行您的解决方案时，它会给我一个错误（“Invalid kernel shape:”（0,））。你知道怎么解决吗？ - Nagesh Katna

Answer 2

我曾经通过将图像转换为RGB来解决类似的错误。

- Wiesław Cupała

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