Tflearn, AxlexNet, ValueError: не может подавать значение формы (64, 277, 277, 3) для тензора u'InputData/X: 0 ', который имеет форму' (?, 227, 227, 3) '

Question

Я пытаясь использовал пример AlexNet (https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py) со своими собственными данными, однако я получаю следующее сообщение об ошибке:

python alex_net.py 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcufft.so locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally 
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcurand.so locally 
^[I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:951] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX TITAN X 
major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.076 
pciBusID 0000:05:00.0 
Total memory: 11.92GiB 
Free memory: 11.81GiB 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:972] DMA: 0 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:982] 0: Y 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1041] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX TITAN X, pci bus id: 0000:05:00.0) 
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1041] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX TITAN X, pci bus id: 0000:05:00.0) 
--------------------------------- 
Run id: alexnet_oxflowers17 
Log directory: /tmp/tflearn_logs/ 
--------------------------------- 
Training samples: 132162 
Validation samples: 14685 
-- 
-- 
Traceback (most recent call last): 
    File "alex_net.py", line 114, in <module> 
    snapshot_epoch=False, run_id='alexnet_oxflowers17') 
    File "/home/psxts3/.virtualenv/lib/python2.7/site-packages/tflearn/models/dnn.py", line 188, in fit 
    run_id=run_id) 
    File "/home/psxts3/.virtualenv/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 277, in fit 
    show_metric) 
    File "/home/psxts3/.virtualenv/lib/python2.7/site-packages/tflearn/helpers/trainer.py", line 684, in _train 
    feed_batch) 
    File "/home/psxts3/.virtualenv/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 717, in run 
    run_metadata_ptr) 
    File "/home/psxts3/.virtualenv/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 894, in _run 
    % (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape()))) 
ValueError: Cannot feed value of shape (64, 277, 277, 3) for Tensor u'InputData/X:0', which has shape '(?, 227, 227, 3)' 

Я использую CV2 для чтения в изображениях и изменять их размер до 277 по 277 пикселей, все из изображения затем сохраняются в массиве X, который имеет форму [146847, 277, 277, 3]. Этикетки хранятся в нескольких файлах csv и считываются в массив Y и имеют форму [146847, 5]. Каждая метка имеет 5 разных классов, от 0 до 1 в 0,2 шага.

код сети выглядит следующим образом:

net = input_data(shape=[None, 227, 227, 3]) 
net = conv_2d(net, 96, 11, strides=4, activation='relu') 
net = max_pool_2d(net, 3, strides=2) 
net = local_response_normalization(net) 
net = conv_2d(net, 256, 5, activation='relu') 
net = max_pool_2d(net, 3, strides=2) 
net = local_response_normalization(net) 
net = conv_2d(net, 384, 3, activation='relu') 
net = conv_2d(net, 384, 3, activation='relu') 
net = conv_2d(net, 256, 3, activation='relu') 
net = max_pool_2d(net, 3, strides=2) 
net = local_response_normalization(net) 
net = fully_connected(net, 4096, activation='tanh') 
net = dropout(net, 0.5) 
net = fully_connected(net, 4096, activation='tanh') 
net = dropout(net, 0.5) 
net = fully_connected(net, num_classes, activation='softmax') 
net = regression(net, optimizer='momentum', loss='categorical_crossentropy', learning_rate=0.001) 

где num_classes = 5.

model = tflearn.DNN(net, checkpoint_path='model_alexnet', 
       max_checkpoints=1, tensorboard_verbose=2) 
model.fit(X, Y, n_epoch=1000, validation_set=0.1, shuffle=True, 
     show_metric=True, batch_size=64, snapshot_step=200, 
     snapshot_epoch=False, run_id='alexnet_oxflowers17') 

Любая дополнительная информация необходима, пожалуйста, спрашивайте.

Answer 1

Как сказал nessuno в первом комментарии, вы подаете неправильный размер изображения на график. Измените первую строку следующим образом.

net = input_data(shape=[None, 277, 277, 3])