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我有这个错误: ValueError:检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(6，)，但得到了形状(1，)的数组，但我的keras模型的输入层是model.add(Dense(unitsso (6，) dimension，input is input = np.array(HeadX，HeadY，TailX，Ta
浏览 9提问于2020-05-17得票数 0
我正在拿一张图片清单来训练我的CNN。model = Sequential()model.add(Dense(1, activationin batches of 32 samples但我面对的是这个错误：<e
浏览 15提问于2019-08-20得票数 0
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嗨，所以我构建了一个DNN网络，使用对象的特征对图像中的一些对象进行分类，如下所示： contours, _ = cv2.findContours(imgthresh, cv2.RETR_TREE,print(features)输出为： [ 5. 1. 5. 105. 99. 110. 100. 100. 117.] print(features.shape)是： (9,) 我使用以下代码构建并训练了一个因此，我尝试使用以下方法获得模型的预测值： model.predict_classes(f
浏览 18提问于2019-12-19得票数 1
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self.model = Sequential()self.model.add(Activation('reluloss='categorical_crossentropy',print('x {} {}'.format(x.shape, x))
a = self.m
浏览 0提问于2017-07-24得票数 0
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我想用VGG16训练时尚-MNIST数据集，但我在维度上有一些困难……Epoch 1/50
ValueError
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
我尝试使用一个已经训练好的神经元网络，但总是会遇到这个错误。我的输入层有70个数字元素的大小，因此来自"last.cvs“的输入数据xData具有相同的大小： [0.36 0.44 0.7 0.82 0.72 0.06 0.08 0.32 0.84 0.620.18 0.72 0.94 0.46 0.18 0.04
0.48 0.7 0.56 0.96 0.5 0.16 0.08 0.12 0.9 0.94 0.76 0.58 0.04 0.06]
浏览 8提问于2019-06-07得票数 0
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我对Keras很陌生，我正试着测试一个我刚刚训练过的模型。但是，输入的形状与Keras表示的错误形状完全不同。(testnote)我的一致输出是"(3，)“用于测试注释的形状，然后是对我的预测行的一个错误："ValueError:当检查输入时出错</em
浏览 0提问于2018-08-08得票数 3
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sigmoid',return_sequences=True,input_shape=(X_train.shape)),上面是第一层(5793993，7，1)，这是输入的形状。ValueError:在检查输入时出错:期望lstm_12_input具有形状(5793993，7)，但得到与形状(7，1
浏览 2提问于2020-03-16得票数 0
在一个更复杂的Keras程序中，我遇到了一个非常持久的问题，但我已经将其归结为:答案必须非常简单，但我找不到它。activation='linear'))def run(self):
x = [1., 1., 1., 1.]print('y:', y, 'y shape:',
浏览 1提问于2019-05-16得票数 0
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如何修正期望密度模型中的值误差？
、、、、
我的代码：test=scaler.transform(test)Add one hidden layermodel.add(Dense(1,binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=
['
浏览 0提问于2019-08-11得票数 0
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不知何故，我在Keras库里发现了一个非常奇怪的bug。
{ValueError}在检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(130517)，但得到
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
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我正试图为kaggle.I上的讽刺检测数据建立一个NLP模型，我是实现神经网络的初学者，这是我第一次使用Keras.Here实现神经网络是我的代码：import tensorflowverbose=1)2.0.02.3.1
2020-08-01 18:58:02.364557: I tensorflow/coresite-packages\keras\engine\training_ut
浏览 0提问于2020-08-01得票数 0
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我是学习Keras和Tensorflow的新手，我有以下类型/形状的问题，我已经浪费了太多的时间。model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))import numpy as np
model.evaluate(
浏览 0提问于2019-03-30得票数 2
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agent = Agent(density.flatten().shape)action, probs = agent.act(state)让我知道。编辑：
我将Dense中的参数从input_dim改为input_shape，将self.model.predict(state)更改为self.model().predict(state)。现在，当我对一个形状</
浏览 2提问于2019-11-04得票数 1
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我正试图预测事先训练好的机器翻译模型代码* ValueError:在检查输入时出错:期望embedding_<e
浏览 2提问于2020-03-03得票数 0
我有这个数据集y_valid_wide = keras.utils.to_categorical(np.asarray(y_valid)) model_mlp.add(Dense(input_dim=
浏览 1提问于2018-04-20得票数 0
classifier.add(Dense(6,kernel_initializer='random_uniform',activation='relu'))classifier.fit(x_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 100)
ValueError:在检查输入时<e
浏览 4提问于2020-02-19得票数 0
我正在尝试使用学习的.h5文件进行预测。学习模式如下。relu'))model.add(Dense(4, activation='relu'))我认为形状是正确的，但</em
浏览 0提问于2018-05-14得票数 2
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我想做多标签分类(20个不同的输出标签)，基于矢量化的单词使用TfidfVectorizer。我已经设置了39974行，每个行包含2739个项(零或1)。我想使用Keras模型对这些数据进行分类，该模型将包含1个隐藏层(~20个节点，激活=‘relu’)和输出层等于20个可能的输出值(使用激活=‘softmax’来选择最佳匹配)。到目前为止，这是我的代码：model.add(Dense(units=20, activation='re
浏览 1提问于2018-02-07得票数 10
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