ValueError：图层global_average_pooling2d的输入0与该图层不兼容：预期ndim = 4，找到的ndim = 2收到的完整图形：[无，128]

问题描述

我加载保存的模型，出于微调的原因，我在加载的模型的输出中添加了分类层，所以我写的是这样：

def create_keras_model():
    model = tf.keras.models.load_model('model.h5',compile=False)
    resnet_output = model.output
    layer1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(resnet_output)
    layer2 = tf.keras.layers.Dense(units=256,use_bias=False,name='nonlinear')(layer1)
    model_output = tf.keras.layers.Dense(units=2,name='output',activation='relu')(layer2)
    model = tf.keras.Model(model.input,model_output)
    return model

但我发现此错误：

ValueError: Input 0 of layer global_average_pooling2d is incompatible with the layer: expected ndim=4,found ndim=2. Full shape received: [None,128]

任何人都可以帮助我，从错误中告诉我什么以及如何解决此问题。谢谢！

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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