我在使用VGG16进行迁移学习。我的图像是灰度的。因此，我需要将VGG16的输入通道形状从(224, 224, 3)更改为(224, 224, 1)。我尝试了以下代码，但出现了错误：
TypeError: build() takes from 1 to 2 positional arguments but 4 were given谁能帮我指出我做错了什么？
vgg16_model= load_model('Fetched_VGG.h5')vgg16_model.summary()# 将模型转换为Sequentialmodel= Sequential()for layer in vgg16_model.layers[1:-1]: model.add(layer)# 冻结层（阻止权重更新）for layer in model.layers: layer.trainable = Falsemodel.build(224,224,1)model.add(Dense(2, activation='softmax', name='predictions'))回答：
你不能这样做，即使你去掉输入层，这个模型的图形已经编译完成，你的第一个卷积层期望输入有3个通道。我认为没有简单的方法让它接受1个通道，如果有的话。
你需要在第三维度上重复你的数据，并在所有3个波段上使用相同的灰度图像，而不是RGB，这样就可以了。
如果你的图像形状为：(224,224,1)：
如果你的图像形状为：(224,224)
gray_image_3band = np.repeat(gray_img[..., np.newaxis], repeats = 3, axis = -1)这样你就不需要再调用model.build()，保留输入层。但如果你确实需要调用它，你需要像这样以元组的形式传递形状：
model.build( (224, 224, 1) ) # 这是正确的，请注意括号