详解TensorFlow报”ValueError: A Concatenate layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis “的原因以及解决办法

目录

• 问题描述
• 原因分析
• 解决办法
• 总结

问题描述

在使用TensorFlow训练模型时，如果出现以下报错信息：

ValueError: A Concatenate layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis

则表示在使用Concatenate（）函数时，输入的张量维度没有匹配，导致拼接时无法拼接。

例如，我们定义了以下模型：

import tensorflow as tf

input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(64, 64, 3))
input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3))

conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(input1)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input2)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

concat = tf.keras.layers.Concatenate()([pool1, pool2])

model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=concat)

在上述模型中，我们分别输入了(64,64,3)和(128,128,3)的两张图片，分别做了2D卷积和最大池化操作后，将结果进行了拼接。

但是，如果我们输入的两张图片的维数并不匹配，比如分别是(64,64,3)和(128,128,1)的两张图片，就会出现上述报错。

原因分析

报错信息中已经给出了提示——所有的输入张量维度必须匹配，除了进行拼接的维度外。

也就是说，如果我们在拼接操作时使用了不同维度的张量，就会出现以上报错信息。

解决办法

在拼接之前，需要对输入张量进行调整（多增加或者减少一些维度），使得拼接后的张量维度匹配。我们可以使用其他的层，比如tf.keras.layers.Flatten()、tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()等对张量进行调整。比如：

import tensorflow as tf

input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(64, 64, 3))
input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 1))

conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(input1)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input2)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

flatten1 = tf.keras.layers.Flatten()(pool1)
flatten2 = tf.keras.layers.Flatten()(pool2)

concat = tf.keras.layers.Concatenate()([flatten1, flatten2])

model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=concat)

使用tf.keras.layers.Concatenate(axis=index)参数指定拼接的轴数。

index为数值类型，指定需要拼接的维度，比如0代表拼接在纵轴上，1代表拼接在横轴上。比如：

import tensorflow as tf

input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(64, 64, 3))
input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 1))

conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(input1)
pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

conv2 = tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input2)
pool2 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

concat = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([pool1, pool2])

model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=concat)

另外，可以使用tf.debugging.assert_shapes()函数来检查输入列表中的张量维度。

总结

TensorFlow是一种使用灵活、强大的深度学习框架，涉及到多个维度的输入和输出。在使用Concatenate()函数时，需要确保拼接的张量维度匹配，除了拼接的维度外。如果出现报错，可以使用其他的层对张量进行调整，或者使用Concatenate()函数的参数指定需要拼接的轴数。 需要注意的是，使用不同的版本或不同的深度学习框架时，可能会有不同的参数或函数名称，需要注意文档或者API的版本和语义。