回答編集履歴
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あ
test
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設定ファイル `~/.keras/keras.json` で `"image_data_format": "channels_last"` とちゃんとなっていますか？
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## 追記
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自分の環境で試したところ、確かに1チャンネルでは質問のエラーが出ました。
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from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
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from tensorflow.keras.layers import Input
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# 学習済みモデル VGG16 を構築する。
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h, w, c = 256, 256, 1
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input_tensor = Input(shape = (w, h, c))
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vgg16 = VGG16(include_top=False, input_tensor=input_tensor)
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ValueError: Shapes (3, 3, 1, 64) and (64, 3, 3, 3) are incompatible
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Keras のコードを調べたところ、コンストラクタの引数で `weights='imagenet'` となっており、何も指定しない場合は ImageNet で学習済みのモデルを使用するようになっています。これは3チャンネル画像の入力のモデルであるため、重みを読み込む際に不整合となりエラーとなっておりました。
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質問者さんが取れる対策は次のいずれかです。
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1 `weights=None` と指定し、ImageNet の学習済みモデルを使用しない。
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# 学習済みモデル VGG16 を構築する。
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h, w, c = 256, 256, 3
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input_tensor = Input(shape = (w, h, c))
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vgg16 = VGG16(include_top=False, weights=None, input_tensor=input_tensor)
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2 入力をRGB画像に変換する。
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OpenCV の場合
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cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
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フルスクラッチで学習する場合は1、ImageNet の学習済みモデルを使用したい場合は2を選んでください。
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