我正在尝试从多级数据集预测电影的类型。10.0 37.0 4.0 ... 2.0 4.0 20.0 2.0 0.0 0.0 4.0 0.0 1.0 97.0
2 rows × 228 columns 现在，为了创建预测图像分类器model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 但是一旦我运行了模型拟合，我就得到</
浏览 30提问于2020-01-27得票数 0
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我有X_train和Y_train的[2160,24,3]尺寸。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
浏览 0提问于2019-07-06得票数 1
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我是一个迁移学习的初学者，在这个项目中，我的目标是使用VGG16并添加更多的层来对两个类进行分类: class0和class1。我有名为'train‘的dataframe，其中'id’列包含文件名，而标签包含该图像的类。图像并通过ImageDataGenerator()和flow.from_dataframe编写输入到
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
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我有张量形式的心电图数据(样本、时间、特征)，例如(2464,15000,1)。ValueError:检查目标时出错:期望dense_13具有三维，但得到形状为(2464，5)<e
浏览 0提问于2018-04-05得票数 0
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我是keras的新手，我正面临这样的错误: ValueError:检查模型目标时出错:期望dense_1具有形状(None，10)，但得到具有形状(10，1)的数组。我的输入数组形状是(10,1010)model = Sequential
浏览 1提问于2016-12-26得票数 3
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我目前正在学习CNN，并试图为我的项目分类手势(从A到Z)这就是我偶然发现的错误 from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorsteps_per_epoch=45500,validation_data=training_set,
validation_steps=6500) ValueError:检查目标时出错</em
浏览 20提问于2019-09-09得票数 0
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我正在尝试为图形建立一个基于颜色所需的最小颜色的分类器。我正在使用networkx库来生成图表，并评估正确着色所需的最小颜色数量。)我得到以下错误："ValueError:检查输入时出错:期望input_input具有形状(800，)，但得到<e
浏览 5提问于2020-11-17得票数 0
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model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])错误:检查目标时出错:要求activation_4具有形状(None，1)，但得到形状为(1715，2)的数组
误差
浏览 14提问于2017-07-05得票数 2
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当我尝试在Keras和Tensorflow后端训练我的模型时，我遇到了一个问题。evaluate the keras modelprint('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100)) 特征形状：(5000,400)标签形状(5000，) 我在调用model.fit()的那一行得到了错误。我试图修复这个错误:我尝试使用以下代码重塑X和y数值数组: X.resha
浏览 16提问于2020-01-03得票数 0
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我想用CNN来提取特征，然后用SVM进行分类。因此，我建立了一个模型，并使用“铰链”损失。这是我的模型：model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))model.add(Activation('linear'))
model.compile(loss='hinge',optimizer='adadelta&#
浏览 1提问于2017-08-17得票数 3
我已经在我自己的数据集上尝试了这个模型(“https://github.com/LZQthePlane/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose在train.py文件中更改后，我得到了这个错误。 ?
浏览 27提问于2019-03-11得票数 2
我试图实现我的Keras模型的VGG-16架构，但我得到了错误消息，抱怨检查目标形状。validation_data = validation_generator,
validation_steps = nb_validation_samples // batch_size) 我试图训练和拟合我的模型，但是我得到了下面显示的错误消息，我如何解决这个问题？看起来我的最后一个致密层是1000维
浏览 13提问于2019-05-08得票数 1
当我使用澳大利亚数据集编写降雨预测代码时，我在拟合ann模型并运行10 .I的纪元值的过程中遇到了错误。我使用numpy、pandas、matplotlib、seaborn等库来导入和运行模型。我还使用标准标量对x的值进行归一化。我在这一行得到了错误- ann.fit(x_train，y_train，batch_size = 10，nb_epoch = 10，verbose = 1)下面是我的错误- ValueError:检查目标<e
浏览 19提问于2021-04-03得票数 0
我试图重新训练ResNet50模型，将给定的动物图像分类为30个不同的类别。为此，我制作了一个包含给定维度图像的数组的列表(在扩展维度并对其进行预处理后)：- (1,224,224，3)，因此给定列表的形状(在将其转换为numpy数组后)为( 300，1,224,224，3)，因为我最初只获取了300张图像。对于30个类，我有一个维数为(300，30)的numpy
浏览 2提问于2018-07-23得票数 1
这是一个印地语OCR的代码，图像有1024个维度，程序试图将其分类为46个类别。我正在使用Keras和Tensorflow后端，到目前为止没有任何隐藏层。x_test, y_test)--------------------------------------------------------------------------- ValueErrorwith shape ' +
浏览 0提问于2018-09-30得票数 1
我正在尝试以下列方式安装vgg_face检测器：为了做到这一点，我有X与以下形状(11,224,224，3 )和y与以下形状(11，)。当我调用fit函
浏览 15提问于2020-05-18得票数 0
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随着时间的推移，我试图对我的系统状态进行分类。所以X_train.shape = 100,1218，33。= 'softmax')))不幸的是，我有以下错误，我不知道如何解决：
ValueError</
浏览 2提问于2017-06-08得票数 2
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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
我正在尝试使用the池作为使用keras的第一层，并且我在输入和输出维度上有问题。binary_crossentropy', metrics=model.fit(x_train, y_train, batch_size= 32, epochs=1)
ValueError:检查目标时出错:期望dense_622 (最后一层)具有形状(1 )，<
浏览 2提问于2019-03-06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 Traceback (most recent call: expected vgg16_input to have shape (32, 32, 3) but got array with shape
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
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