使用Keras的函数API进行分类的神经网络:单热编码的y_train；不兼容的形状错误

使用Keras的函数API进行分类的神经网络: 单热编码的y_train；不兼容的形状错误

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的神经网络API，可以方便地构建和训练各种深度学习模型。函数API是Keras的一种模型构建方式，相比于序列式API，函数API更加灵活，可以构建更复杂的模型结构。

在进行分类任务时，通常需要将目标变量进行编码。单热编码是一种常见的编码方式，它将每个类别表示为一个向量，向量的长度与类别的数量相等，向量中只有一个元素为1，其余元素为0，表示该样本属于对应的类别。

不兼容的形状错误通常出现在模型训练过程中，它表示输入数据的形状与模型期望的形状不匹配。这可能是由于输入数据的维度不正确或者模型的层次结构不匹配导致的。

解决这个错误的方法通常有以下几种：

1. 检查输入数据的形状：确保输入数据的维度与模型期望的输入形状一致。可以使用print()函数打印输入数据的形状，然后与模型的输入层进行比较。
2. 调整模型的输入层：如果输入数据的形状与模型的输入层不匹配，可以通过调整模型的输入层来解决。可以使用Input()函数重新定义模型的输入层，并将其与其他层连接起来。
3. 转换输入数据的形状：如果输入数据的形状与模型的输入层不匹配，可以通过转换输入数据的形状来解决。可以使用NumPy库的reshape()函数来改变输入数据的形状，使其与模型的输入层匹配。

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