fit_model(trainX, trainy, testX, testy): model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_dim
浏览 28提问于2021-03-20得票数 0
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我正在将图像预处理成一个Numpy数组形状(28,28，3)。当我尝试拟合我的数据时，我得到了错误。如果我传递整个准备好的数据帧，我会得到错误ValueError: error when checking input:期望conv2d_20_input有4维
浏览 1提问于2019-03-24得票数 0
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我收到了来自Keras的非常混乱的错误消息。我使用以下模型，并将其传递给形状(num_examples, n, 1)的输入。=False)) return model
我收到一条错误消息：ValueError: Errorwhe
浏览 0提问于2018-09-04得票数 1
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为什么RNN有输入形状错误？
、、、、
我的x_train形状是(798,3)，y_train输入形状是(798，1)。metrics=[root_mean_squared_error])
但这将返回错误。ValueError:检查输入时出错:期望simple_rnn_1_input具有三维，但得到形状为(798，3)的数组
<em
浏览 0提问于2018-10-23得票数 1
我想使用2Dnumpy数组作为输入来训练一个CNN，但是我收到了这个错误：ValueError: Error when checking input: expected conv2d_input to我的输入确实是一个21x21numpy的浮点数组。网络的第一层被定义为Con
浏览 1提问于2020-03-12得票数 1
我有一个不同形状的numpy数组列表。我尝试将这个列表转换成一个numpy数组，以便为Keras创建一个批量样本。在输出中，我想要一个形状为(batch_size，?，20)的数组，其中'?我试试这个： a = np.random.random((5,20))
b = np.random.random
浏览 14提问于2019-02-14得票数 1
我试图训练我的深度神经网络来识别手写数字，但我一直收到标题中前面提到的错误，我不知道为什么。
model.add(Dense(512, activation="
浏览 13提问于2019-08-09得票数 0
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我一直在我的LSTM层中收到这个错误。ValueError: Error when checking input: expected lstm_input to have 3 dimensions, but got array with shape(None, 3)
为什么形状是(无，3)，我如何解决这个问题？
浏览 34提问于2020-05-21得票数 0
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给定一个995 (1,4)向量序列，我想用Keras预测下5 (1,4)个向量。
我的数据数组的形状为( 1000,1000，1，4)，即1000 (1,4)个向量的1000个表示形式。我将这个数据数组分成输入和输出，给出了形状为(1000,995，1，4)的输入数组和形状为(1000，5，1
浏览 0提问于2018-06-27得票数 0
我收到了来自Keras的这个错误：在……上面
model.fit(X.values, Y.values, nb_epoch=1000, batch_size=16,verbose=0
浏览 1提问于2017-08-15得票数 0
我有15张大小为28x28的图片。因此，我的images.shape是(15，28，28)。然而，我得到了这个错误：
ValueError: Error when checking input: expected conv2d_22_input to have 4 dimensions, butgot arra
浏览 2提问于2020-01-17得票数 0
我只是在制作网络时遇到了麻烦，我无法获得正确的输入，张量的形状与我在项目中所需的形状相同。但我一直收到这个错误。ValueError:检查模型输入时出错:传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小。对于输入'input_1'，'input_
浏览 34提问于2020-04-17得票数 3
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当涉及到keras ad tensorflow时，我是一个新手，所以我真的需要一些帮助来尝试解决我在代码中遇到的这个问题。我正在尝试运行一个自动编码器程序。然而，当我尝试运行程序时，我得到了如下错误: ValueError: error when checking input:期望input_1具有2维，<em
浏览 2提问于2019-05-21得票数 0
我正在以tensorflow backhend的形式在keras中运行以下代码片段。网络架构：model.add(Convolution2D(32, 3, 3, border_mode="same",input_shape=(numChannelsActivation("relu"))<
浏览 2提问于2017-12-01得票数 0
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我一直在尝试在我的数据上重用的想法。但是，我遇到了这个错误：我想要运行的是： #X, Y =: ValueErr
浏览 0提问于2019-10-22得票数 0
在我的虚拟数据集中有12个长度为200的向量，每个向量代表一个样本。假设x_train是一个形状为(12, 200)的数组。当我这样做的时候：model.add(Conv1D(2, 4, input_shape=(1, 200)))ValueError: Error<
浏览 0提问于2017-07-08得票数 9
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我想在MLP中输入一个numpy 2d数组，但是我有一个50395行的数组，其中包含许多(x, 129)形状的2d数组。x，因为有些矩阵有不同的行号。train['spec'].shapetrain['spec'][0].shapetrain['spec'][5].s
浏览 0提问于2021-01-23得票数 1
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我对Keras很陌生，我正在尝试建立一个分类模型，这是我的模型：model.add(Dense(86, activation='sigmoid', input_dimsigmoid'))
但它<em
浏览 3提问于2017-07-09得票数 5
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这与我在互联网上看到的一些教程是一致的，但有一个例外:通常trainYArr.shape看起来像(52590 )。问题
当我运行第一个代码框中描述的模型时，我收到以下错误：ValueError: Input</em
浏览 0提问于2018-05-08得票数 1
我想将此代码用作自动编码器： # ENCODERx = Conv1D(64,3, activation='relu, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy']) 如您所见，编码的形状是(?，32)，解码的
浏览 24提问于2019-04-12得票数 0
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