Keras Modell akzeptiert keine Eingabeebene

Question

Ich bin ein Neuling für Deep Learning und versuche ein Modell in R mit Keras zu bauen. Ich habe 20.000 32x32x3 Bilder in einem Array für Modell gespeichert training.When Ich betreiben:

model = keras_model_sequential() 
model %>% layer_input(shape = c(32,32,3)) 

Ich erhalte die folgende Fehlermeldung:

Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 
TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'Sequential' 

Detailed traceback: 
File "/home/abhijit331/.virtualenvs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/keras/python/keras/engine/topology.py", line 1380, in Input 
input_tensor=tensor) 
File "/home/abhijit331/.virtualenvs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/keras/python/keras/engine/topology.py", line 1287, in __init__ 
name=self.name) 
File "/home/abhijit331/.virtualenvs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/keras/python/keras/backend.py", line 545, in placeholder 
x = array_ops.placeholder(dtype, shape=shape, name=name) 
File "/home/abhijit331/.virtualenvs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1499, in placeholder 
shape = tensor_shape.as_shape(shape) 
File "/home/abhijit331/.virtualenvs/r-tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/tensor_shape.py", line 80 

kann jemand mir helfen herauszufinden, wie eine Eingangsschicht zur Einrichtung für mein Modell?

Answer 1

Wenn Sie Sequential API verwenden, verwenden Sie nicht die Funktion layer_input. Ihre erste Ebene muss ein input_shape Argument haben, das als layer_input fungiert. Zum Beispiel:

model %>% 
    layer_dense(units = 32, input_shape = c(784)) %>% 
    layer_activation('relu') %>% 
    layer_dense(units = 10) %>% 
    layer_activation('softmax') 

können Sie verwenden, um die layer_input Funktion, wenn die Funktions API. Siehe mehr here.