运行DeepSeg项目train.py报错Shapes(7,7,6,64)与(64,3,7,7)不兼容

你遇到的报错核心是卷积核维度顺序不兼容：该DeepSeg仓库默认适配通道优先（channels_first）的权重格式，权重维度顺序为(输出通道数, 输入通道数, 卷积核高, 卷积核宽)，而你当前TensorFlow 2.1环境默认使用通道在后（channels_last）格式，权重维度顺序为(卷积核高, 卷积核宽, 输入通道数, 输出通道数)，因此加载DenseNet121预训练权重时出现(7, 7, 6, 64)与(64, 3, 7, 7)形状不匹配的问题。

具体修复步骤 #

• 调整Keras全局数据格式配置
  找到用户目录下的.keras/keras.json文件，将image_data_format字段值从channels_last修改为channels_first，修改后配置参考如下：

{
    "floatx": "float32",
    "epsilon": 1e-07,
    "backend": "tensorflow",
    "image_data_format": "channels_first"
}

• 降级依赖版本匹配仓库要求
  该仓库原生基于TensorFlow 1.x开发，TensorFlow 2.1存在大量API不兼容问题，建议将依赖降级到对应兼容版本：

pip install tensorflow-gpu==1.15.0 keras==2.3.1

• 校验预训练权重适配性
  确认你下载的DenseNet121预训练权重是适配单通道医学影像的版本，不要直接使用默认的ImageNet三通道预训练权重，避免输入通道数不匹配。
• 重新执行训练流程
  完成上述修改后，重新运行train.py即可正常加载权重启动训练。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sabir Khan Akash