使用Python的浅层CNN模型

Question

[我曾尝试为CNN模型的卷积层编译建筑模型...并且在编译以下代码时遇到此错误。...请帮助我修复此问题。

model = Sequential()
model.add(Convolution2D(6, 5, 5, input_shape=(1, img_rows, img_cols), padding='same'))

model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Convolution2D(16, 5, 5, border_mode='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Convolution2D(120, 5, 5))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.25))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(84))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes))
model.add(Activation('softmax'))

当我编译上面的代码片段时，出现以下错误。。

conv2d_args_preprocessor'似乎您正在使用Keras 2'

ValueError：似乎您正在使用Keras 2，并且同时传递了kernel_size和strides作为整数位置参数。出于安全原因，这是不允许的。而是将strides作为关键字参数传递。

Answer 1

如错误说明所言。为什么不将strides值作为关键字参数传递。