ValueError:检查目标时出错:要求dense_19具有3维，但得到形状为(5，3)的数组
这个错误是由于目标检查时出现了形状不匹配的问题。要求的目标是一个3维的数组，但是得到的数组形状是(5, 3)。
解决这个问题的方法是将得到的数组转换为3维数组。可以使用numpy库的reshape函数来实现。假设得到的数组名为target_array，可以使用以下代码将其转换为3维数组：
import numpy as np
target_array = np.reshape(target_array, (5, 3, 1))这样就将形状为(5, 3)的数组转换为了形状为(5, 3, 1)的3维数组。
在云计算领域中，这个错误可能出现在机器学习或深度学习模型训练过程中。目标检查是在模型训练过程中用来验证目标数据的形状是否与模型输出的形状匹配。如果形状不匹配，就会抛出这个错误。
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nb_classes))
optimizer='adadelta') 但是当我开始训练模型时，model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.25, epochs=500, batch_size=2, shuffle=True, verbose=0) 错误： ValueError: Error when checking target: expecte
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但是当我尝试这样一个简单的LSTM时：model.add(LSTM(24 , return_sequences = True))它给了我以下错误信息：
ValueError:在检查目标时出错:期望dropout_192具有形状(24，24)，但得到与形状(24，3)相同的
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浏览 16提问于2020-01-03得票数 0
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ValueError Traceback (most recent call: expected vgg16_input to have shape (32, 32, 3) but got array with shape
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'with shape‘+str(Data_shape)中)
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浏览 0提问于2018-04-05得票数 0
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浏览 0提问于2019-09-15得票数 0
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浏览 4提问于2018-07-21得票数 1
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浏览 10提问于2020-12-04得票数 0
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浏览 10提问于2020-10-18得票数 0
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但是当我运行代码时，弹出了这个错误：我曾尝试更改lstm层中的input_shape=(10000,1)，但随后出现此错误：
ValueError: Error
浏览 0提问于2019-07-09得票数 0
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浏览 24提问于2019-11-13得票数 0
这是我的cnn模型的代码，我在这里使用flow_from_directory()，我不知道这个错误的解决方案。 如果解决方案是，我必须使用One-将标签转换为一组50个数字，以输入到神经网络中。你能解释一下如何在我的代码中使用它吗？epochs=10,validation_data=testing_set,
validation_steps=50) 这是我的错误报告： -------------------------------------------------
浏览 18提问于2019-11-23得票数 0
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我有一个输入数组的形状(1000,20，4)和输出(标签)的形状(1000,25,1)。但是，不知道如何使用Keras库来为此建立顺序模型！model = Sequential()model.add(LSTM(un , retur
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------------------------------
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4097,43045)，(4098,38948)，(4099,2095)，(4100,59432)，(4101,55338)，(4102,51245)，(4103,26658)，(4104,30755)，...具有形状(3283，2)和我使用以下代码重塑了X_train：并得到<e
浏览 25提问于2019-04-01得票数 0
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loss='
浏览 20提问于2018-12-27得票数 0
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浏览 13提问于2020-01-09得票数 0
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sc_bp_tube_eff_Y_train, epochs=100)但它是错误的：ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (12,) but got array with shape
浏览 13提问于2020-03-03得票数 0
如果任何人想要查看完整的代码，这里有一个链接。validation_generator, verbose = 1,ValueError:检查目标时出错:要求dense_5具有形状(1，)，但得到具有</em
浏览 11提问于2019-10-21得票数 0
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