Kerasを用いたＣＮＮモデル構築について

Question

kerasを用いてCNNのinceptionモジュールを作りたいのですが、　
以下のようなエラーが出ます。

Traceback (most recent call last):
  File "CNN_New.py", line 85, in <module>
    incept1 = layers.concatenate([incept1_a, incept1_b, incept1_c, incept1_d], axis=-1)
  File "D:\Users\Sohto\Anaconda3\envs\Tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py", line 649, in concatenate
    return Concatenate(axis=axis, **kwargs)(inputs)
  File "D:\Users\Sohto\Anaconda3\envs\Tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 463, in __call__
    self.build(unpack_singleton(input_shapes))
  File "D:\Users\Sohto\Anaconda3\envs\Tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py", line 362, in build
    'Got inputs shapes: %s' % (input_shape))
ValueError: A `Concatenate` layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis. Got inputs shapes: [(None, 25, 25, 64), (None, 23, 23, 64), (None, 21, 21, 64), (None, 22, 22, 64)]

エラーの意味もどこを直せばよいのかも分かってません。
どこを直せばよいのでしょうか。

モデル構築が初めてで間違っている部分がたくさんあると思いますが、
下にコードのモデルの部分を載せるのでアドバイスお願いします。

incept1_a = layers.Conv2D(incept1_fmaps, (1, 1), activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2, 1))(pool2)
incept1_b = layers.Conv2D(incept1_fmaps, (1, 1), activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2, 1))(pool2)
incept1_b = layers.Conv2D(incept1_fmaps, (3, 3), activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2, 1))(incept1_b)
incept1_c = layers.Conv2D(incept1_fmaps, (1, 1), activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2, 1))(pool2)
incept1_c = layers.Conv2D(incept1_fmaps, (5, 5), activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2, 1))(incept1_c)
incept1_d = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='VALID')(pool2)
incept1_d = layers.Conv2D(incept1_fmaps, (3, 3), activation=tf.nn.relu, input_shape=(2, 2, 1))(incept1_d)

incept1 = layers.concatenate([incept1_a, incept1_b, incept1_c, incept1_d], axis=-1)

Answer 1

今あなたは4つのテンソルを連結しようとしていますね。

それぞれの形状は
(None, 25, 25, 64)
(None, 23, 23, 64)
(None, 21, 21, 64)
(None, 22, 22, 64)
です。

concatenateは入力として、2つ以上のテンソルのリストとaxisを指定します。

axisは連結軸です。
-1に指定しているので、各テンソルの最後の軸、64の軸で連結しようとしています。

ここで、concatenateはaxisの軸を除くすべての軸で形状が一致していなければなりません。

見ればわかる通り、一致していないのでエラーが出ます。

入力のテンソルの形状が間違っているか、連結軸が間違っているかのいずれかです。

Comments

[chiku_soh]

ご丁寧に解説ありがとうございます！
tensorflow 初心者で、あまり軸などの概念を理解できていないのですが、
テンソルの軸はどのようにして合わせるのでしょうか？
忙しい中申し訳ありませんが、教えていただけると幸いです。