Hallo,
ich versuche eine Bild-KI in Colab mit Tensorflow Keras zu erstellen, aber irgendwie geht es nicht so recht.
latent_dim = 100
# Generator-Modell definieren
generator = keras.models.Sequential()
generator.add(layers.Dense(25 * 25 * 6, input_shape=(latent_dim,))) # Anpassung der Anzahl der Ausgabe-Features
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Reshape((25, 25, 6))) # Anpassung der Ausgabeformate
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(24, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
# Diskriminator-Modell definieren
discriminator = keras.models.Sequential()
discriminator.add(layers.Conv2D(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same", input_shape=(100, 100, 24))) # Anpassung der Eingabeformate
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Flatten())
discriminator.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
# GAN-Modell erstellen
gan = keras.models.Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
latent_dim = 100
generator = keras.models.Sequential()
generator.add(layers.Dense(25 * 25 * 6, input_shape=(latent_dim,))) # Anpassung der Anzahl der Ausgabe-Features
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Reshape((25, 25, 6))) # Anpassung der Ausgabeformate
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(layers.Conv2DTranspose(24, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
generator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator = keras.models.Sequential()
discriminator.add(layers.Conv2D(12, kernel_size=4, strides=2, padding="same", input_shape=(100, 100, 24))) # Anpassung der Eingabeformate
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Conv2D(6, kernel_size=4, strides=2, padding="same"))
discriminator.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(layers.Flatten())
discriminator.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
gan = keras.models.Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
Das Bild hat eine Größe von 100x100 Pixeln und eine Bit-Tiefe von 24.
Der Compiler sagt das hier:
ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential_77" (type Sequential).
Input 0 of layer "dense_75" is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 3750, but received input with shape (None, 15000)
Ich würde mich über eine Antwort freuen.
Jannik