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我正在将 Keras 库用于 python 中的视频。我的 Keras 版本是 2.0.2

 kernel_size=3
 model = Sequential()
    model.add(Convolution3D(nb_filters[0], kernel_size,nb_depth=nb_conv[0], nb_row=nb_conv[0], 
    nb_col=nb_conv[0],input_shape=(1, img_rows, img_cols, patch_size), 
    activation='relu'))

我收到以下错误。

 Using Theano Backened
    Traceback (most recent call last):
  File "F:/Project/codes/foreg.py", line 131, in <module>
    input_shape=(1, img_rows, img_cols, patch_size), activation='relu'))
  File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 88, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 580, in __init__
    **kwargs)
  File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\layers\convolutional.py", line 100, in __init__
    super(_Conv, self).__init__(**kwargs)
  File "C:\Users\lenov\Anaconda3\envs\3dcnn\lib\site-packages\keras\engine\topology.py", line 277, in __init__
    raise TypeError('Keyword argument not understood:', kwarg)
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'nb_depth')

请帮我解决这个错误。

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3 回答 3

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您需要在过滤器数量之后立即指定内核大小，例如：

kernel_size = 3
model.add(Convolution3D(nb_filters[0], kernel_size, nb_depth=nb_conv[0], nb_row=nb_conv[0], 
    nb_col=nb_conv[0],input_shape=(1, img_rows, img_cols, patch_size), 
    activation='relu'))

从文档中：

kernel_size：一个整数或3个整数的元组/列表，指定3D卷积窗口的宽度和高度。可以是单个整数，为所有空间维度指定相同的值。

于 2017-05-23T12:59:10.223 回答
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正如错误消息所说：您没有为 Convolution3D 构造函数提供 kernel_size 参数。

查看文档。

从文档：

Conv3D (filters, kernel_size, strides=(1, 1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros'，kernel_regularizer=None，bias_regularizer=None，activity_regularizer=None，kernel_constraint=None，bias_constraint=None）

于 2017-05-23T13:00:27.830 回答
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我通过安装 mkdocs 解决了我的问题

pip install mkdocs

在工作环境中。

于 2017-05-23T23:38:49.323 回答