最初に、VGG16 モデルへの入力として 3 チャンネルの画像を問題なく使用しました。
input_images = Input(shape=(img_width, img_height, 3), name='image_input')
vgg_out = base_model(input_images) # Here base_model is a VGG16
代わりに 1 チャンネルの画像を使用したいと思います。だから私はこのようにしました：
input_images = Input(shape=(img_width, img_height, 1), name='image_input')
repeat_2 = concatenate([input_images, input_images])
repeat_3 = concatenate([repeat_2, input_images])
vgg_out = base_model(repeat_3)
しかし、エラーメッセージが表示されました：
File "test.py", line 423, in <module>
model = Model(inputs=[input_images], outputs=[vgg_out])
File "C:\Users\wzhou\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper
return func(*args, **kwargs)
File "C:\Users\wzhou\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\network.py", line 93, in __init__
self._init_graph_network(*args, **kwargs)
File "C:\Users\wzhou\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\network.py", line 237, in _init_graph_network
self.inputs, self.outputs)
File "C:\Users\wzhou\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\network.py", line 1430, in _map_graph_network
str(layers_with_complete_input))
ValueError: Graph disconnected: cannot obtain value for tensor Tensor("input_1:0", shape=(?, 64, 64, 3), dtype=float32) at layer "input_1". The following previous layers were accessed without issue: []
Keras内で1チャンネルの画像を3チャンネルの画像に変える正しい方法は何ですか?