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问答
(1339)
视频
沙龙
1
回答
如何
修复
以下
错误
:
ValueError
:
找到
包含
0
个
样本
(
shape
=(
0
,))
的
数组
,
但至少
需要
1个
样本
python
、
neural-network
我正在尝试训练一个CNN模型,在第一个时期之后,我得到了
以下
错误
:
ValueError
:
找到
具有
0
个
样本
(
shape
=(
0
,))
的
数组
,
但至少
需要
1个
样本
。
浏览 31
提问于2020-04-08
得票数 1
2
回答
如何
修复
ValueError
:
找到
包含
0
个
样本
的
数组
python-3.x
、
scikit-learn
当我尝试训练模型时,我真的很不熟悉python,尝试使用sklearn运行线性回归:它抛出
以下
异常:
ValueError
: Foundarray with
0
sample(s) (
shape
=(
0
, 546)) while a minimum of 1 is required.
浏览 0
提问于2018-06-27
得票数 1
1
回答
Keras sample_weight阵列误差
neural-network
、
deep-learning
、
keras
、
image-segmentation
、
data-science
)Weight_map.
shape
-> (n_samples,512x512x1).输出:
ValueError
:为形状为(100,512,512,1)
的
输入
找到
一个形状为(100,262144)
的
sampl
浏览 1
提问于2017-06-25
得票数 3
1
回答
ValueError
:发现
样本
数量不一致
的
输入变量:[143,426]
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
data-science
我
如何
修复
它抛出
的
这个
错误
?
ValueError
:发现
样本
数量不一致
的
输入变量:143426和X_train
的
形状,Y_train:(143, 29)(42
浏览 15
提问于2021-05-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
修复
我
的
CSV文件?(
ValueError
:
找到
具有
0
样本
的
数组
(S) (
shape
=(
0
,1)),而至少
需要
1)
python
、
scikit-learn
、
data-cleaning
、
mutual-information
我试图在它们上调用mutual_info_regression,但是我得到了一个值
错误
ValueError
: Found array with
0
sample(s) (
shape
=(
0
, 1)) while我检查了X、y和discrete_features
的
尺寸。他们看起来都很好。import pandas as pd df1 = pd
浏览 0
提问于2021-09-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
我正在尝试在python中使用sklearn
的
mutual_info_classif。这是把我扔错了吗?
python
、
scikit-learn
、
feature-selection
我有一个
包含
64列
的
数据集,我希望
找到
相互信息、分数或矩阵,以了解所有功能之间
的
关系。我在sklearn模块mutual_info_score中
找到
了一个函数,它总是抛出: 有人能指引我吗?另外,如果有人知道更好
的
方法
浏览 3
提问于2019-11-01
得票数 2
1
回答
将字典中
的
数组
转换为
数组
列表
python
、
list
、
dictionary
、
valueerror
、
conv-neural-network
我有一个名为“电压”
的
字典,其中有206项,如图所示。每个项目都是(25;3;1)
的
数组
。我希望将字典转换为
数组
列表,并将其作为输入,使用model.fit()对模型进行训练。 for value, key in voltage.items(): temp
浏览 2
提问于2020-09-05
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras :随着时间
的
推移分类
keras
、
shapes
、
lstm
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。我使用深度学习库Keras来预测输出Y=
0
或1。model = Sequential()model.add(TimeDistributed= 'soft
浏览 2
提问于2017-06-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
ValueError
:无法将大小为74404
的
数组
整形为形状(6764,1691,1)
python
、
arrays
、
machine-learning
、
3d
、
reshape
我
的
df形状是2D (6764, 11)。我得到了
错误
:
ValueError
:无法将大小为74404
的
数组
整形为形状(6764,1691,11我得到
的
是1674*11,但为什么要做这个乘法?实际上,我想将我
的</e
浏览 0
提问于2020-07-29
得票数 0
1
回答
如何
在模型后期合并新特性?
keras
我有numpy
数组
形式
的
训练数据,我将在ConvLSTM中使用这些数据。
以下
是
数组
的
维数。trainX = (5000, 200, 5) ,其中5000个是
样本
数。例如,一周中
的
一天,一个月
的
数目,一个工作日(从
样本
到
样本
的
这些变化)。为了降低复杂度,我希望将这三个特性与初始训练集分开,并在应用密集层进行分类(softmax活动)之前,将它们与卷积层
的
输出合并。e,g初始训练集维数
浏览 0
提问于2019-05-20
得票数 0
1
回答
学习
包含
0
样本
的
RFECV阵列
python
、
scikit-learn
我试图按照给定
的
教程来使用带有交叉验证(RFECV)功能
的
scikit
的
递归特性消除功能--使用我自己
的
数据学习,并继续得到一个令人费解
的
错误
: from sklearn.feature_sel
浏览 3
提问于2016-05-27
得票数 0
1
回答
将分布参数作为
数组
传递
python-3.x
、
numpy
、
scipy
我
需要
一次生成许多
样本
,这些
样本
具有相同
的
分布类型,但参数不同。我尝试了
以下
代码:size = 5但我得到
以下
错误
:
ValueError
: size does not matc
浏览 16
提问于2017-03-16
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Keras:进行预测时
的
ValueError
,准确率为零
python
、
keras
、
keras-layer
我用Keras编写了
以下
模型,但在进行预测时,我遇到了
ValueError
(在代码后面声明)。我在StackOverflow上查看了其他问题,但只
找到
了,但我无法理解答案是什么。代码和
错误
消息如下。此外,神经网络
的
结果是:损失=无穷大,精确度= 0.0,这意味着我这边
的
某些东西显然是
错误
的
。:我收到
以下
错误
:
ValueError
浏览 6
提问于2017-07-09
得票数 2
回答已采纳
2
回答
具有顺序数据
的
Keras conv1D
的
输入形状
python
、
keras
所以我尝试了波士顿数据集
的
Conv1D。,但当我尝试时它带来了一个
错误
我在函数NN_model中添加了
以下
新行:
ValueError
: Inp
浏览 0
提问于2019-02-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Keras中使用多变量数据集
的
TimeseriesGenerator
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
、
python-3.7
我已将由3170个观测数据组成
的
总数据集划分为三组:由于Keras中
的
LSTM
需要
三个维度
的
输入大小,所以我使用
以下
命令重新构造了数据集: test= test.reshape((test.
shape
[
0
], 1, test.
shape
[1])) 因此,重塑数据集
的</
浏览 2
提问于2019-12-12
得票数 3
2
回答
在jupyter ntbk运行reg.predict时面临
的
问题说"
ValueError
“
python
、
pandas
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
linear-regression
但是jupyter ntbk
错误
地说:"
ValueError
:预期
的
2D
数组
,代替array=750 :使用array.reshape(-1,1) (如果您
的
数据有单个特性),或者使用array.reshape(1,-1),如果它
包含
一个
样本
。“*但是我已经用x.values.reshape(-1,1)定义了x为2D
数组
。您可以在这里
找到
CSV文件和
错误
代码
的
屏幕截图->
浏览 4
提问于2020-05-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用Keras进行布尔标签培训会导致
错误
“请提供共享同一一维
的
数据”。
python
、
machine-learning
、
keras
所以,这就是我想要做
的
。我
的
模型必须接收一些训练
样本
,每个
样本
都是布尔文本(即向量为
0
或1s)
的
连接,并分配了一个真值。从
样本
中学习,它必须能够接收到一些测试向量并确定其真值。更具体地说,向量
0
和1s (如V= 1,
0
,
0
,...,
0
,1 )可以是可接受
的
,也可以是不可接受
的
(用1或
0
标记)。我
的
训练
样本
阵列<
浏览 3
提问于2020-11-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
ValueError
:发现
样本
数不一致
的
输入变量:[1,74]
python
、
tensorflow
、
keras
、
lstm
我有12个特征和74行x_train, x_test, y_train, y_test= train_test_split(data_1, target, test_size = 0.2,random_state =25)
ValueError
:
找到
样本
数不一致
的
输入变量: 1,74 我很好地定义了模型,但是
浏览 9
提问于2021-12-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras- LSTM-输入大小误差
deep-learning
、
keras
、
lstm
、
recurrent-neural-network
、
keras-layer
Out[119]: (13189, 694)X_reshaped = X_padd.reshape(X_padd.
shape
1,max_sequence_length,X_padd.
shape
) 它抛出
以下
错误
。In [120]: X_reshaped = X_padd.reshape(X_padd.
shape
[1], ma
浏览 5
提问于2017-03-07
得票数 3
2
回答
在MNIST数据集上重塑3DCNN
的
目标
数组
大小-
ValueError
python
、
machine-learning
、
keras
、
mnist
我
的
代码抛出了一个
ValueError
,如下所示:print(x_train.
shape
[
0
], 'train samples') print(x_
浏览 0
提问于2017-04-18
得票数 0
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