Wieso erkennt die Keras Bild-KI das Testbild nicht?

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

Answer 1

[triopasi]

Mit dem Bild passt doch alles. Deine Layer passen offenbar nicht zueinander, das und nichts anderes steht in der Fehlermeldung. Dann solltest du herausfinden welche Layer genau das Problem sind und die Layer entsprechend anpassen.

Woher ich das weiß: Studium / Ausbildung – Informatikstudium