我是Keras的新手，我正在尝试创建一个尺寸合适的模型。我的训练数据的形状是len(x_train) = 1108和len(x_train)[0] = 29430，但我似乎做得不正确。(标题中的确切错误消息位于标有星号*的位置。)我运行了一个模型摘要，所以形状应该是这样的：Output Shape Connected to_
浏览 6提问于2017-07-10得票数 0
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)
浏览 1提问于2016-12-26得票数 3
当我用Keras构建一个卷积神经网络时，我遇到了一些错误：
model.save(os.path.join(model_path, 'vgg16.model'))
x_train<
浏览 3提问于2017-12-30得票数 0
np.random.seed(seed) model.fit(X[train_index], Y[train_index], epochs=100, batch_size=2)
错误；检查目标时出错:要求<
浏览 0提问于2020-05-27得票数 1
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代码中的每个层都显示它期望数组形状，但接收到的数组尺寸与输入数组尺寸相同。#model.add(Dense(output_dim= 4096,ac
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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get_num_of_classes():CNN模型model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=0)但我得到了这个错误when checking tar
浏览 0提问于2018-05-23得票数 0
当我尝试在Keras 2.0.8，Python 3.6.1和Tensorflow后端训练我的模型时，我遇到了一个问题。错误消息:检查目标时出错:期望dense_2具有形状(9，)，但得到具有形状(30，)的数组。我还提供了输入的形状。
浏览 15提问于2020-01-11得票数 1
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我正在尝试建立一个一维CNN模型，在尝试了很多方法之后，似乎无法解决数据形状问题。下面是我的代码：x_scaled = scaler.fit_transform(data) 抛给我这个错误：
Error when checking target: expected dense
浏览 6提问于2020-05-17得票数 0
(dp)) ValueError:在检查目标时出错:期望dropout_192具有形状(24，24)，但得到与形状(24，3)相同的数组model：
ValueError:在检查目标时出错:期望repeat_vector_55
浏览 0提问于2019-07-06得票数 1
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这是我的cnn模型的代码，我在这里使用flow_from_directory()，我不知道这个错误的解决方案。 如果解决方案是，我必须使用One-将标签转换为一组50个数字，以输入到神经网络中。你能解释一下如何在我的代码中使用它吗？epochs=10,validation_data=testing_set,
validation_steps=50) 这是我的错误报告ValueError: Error when checking target: ex
浏览 18提问于2019-11-23得票数 0
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我试过用dense_2写一些例子，但在检查目标时出现了一些错误:期望keras具有形状(2，)的数组，但得到形状(1，)的数组。
浏览 13提问于2019-03-26得票数 0
我知道错误：
我的数据不是图像(目前)，但它们是我已经提交给数据帧的序列。，第二个条目是作为培训目标的值。虽然我看到在TheBinsizeList中将dense_2从4更改为2会导致预期的</
浏览 1提问于2020-10-06得票数 0
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我想将lstm应用于我的语音情感数据集(一列目标的数值特征数据集)。我做过split_train_test。是否需要在模型之前的数据集中进行其他转换？我问这个问题是因为当我编译和拟合模型时，我在最后一个密集层中有一个错误。
检查模型目标时出错:期望activation_2具有形状(8 )，但得到与形状(1，)
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
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我将从我的目标开始： 我想用一系列图像(视频)来训练以下模型，准确地说是10。 我的逻辑:为了做到这一点，我创建了一个视频数据库，并将每个视频中的10帧提取到一个np.array对象中。每个帧的大小为(255,255)和灰度。总结:输入形状为(255,255,1)。:正如在标题中提到的，我的密集层需要一个大小的输入，但我将我的整个样本域(75)输入到我的网络中，我无法找出是我<em
浏览 10提问于2020-12-04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
浏览 14提问于2017-07-05得票数 2
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在本例中，maxColor=10和x_train是由100个0和1填充的800个数组组成的数组。我当时认为输入形状应该是x_train的形状，因此是input_shape(800,0)。)我得到以下错误："ValueError:检查输入时出错:期望input_input具有
浏览 5提问于2020-11-17得票数 0
sc_bp_tube_eff_Y_train, epochs=100)但它是错误的：ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (12,) but got array with shape
浏览 13提问于2020-03-03得票数 0
我正在用Keras训练一个类似VGG16的模型。我正在使用TAM数据集，并收到此错误。我读了很多类似的问题，但到目前为止没有一个对我有帮助。
浏览 22提问于2020-04-24得票数 0
2回答
我有包括train_x训练和train_y测试的数据。但主要问题是，当拟合到模型时，它显示错误，如。检查输入时出错:要求dense_12_input具有形状(8，)，但得到形状为(13923，)的数组 训练数据形状为 d=np.array(train_x)
d.shape 输出为 (6995, 13923) 测试数据形状
浏览 9提问于2020-01-13得票数 0
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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
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