)model.add(keras.layers.LSTM(16, activation='relu', input_shape=(5,10activation='sigmoid')) model.fit(x,y) 我的输入和输出形状是(5，10)，维度是2
浏览 275提问于2020-12-28得票数 0
当我尝试将RNN模型与我的数据集一起使用时，我得到了这个错误。这是我的模型和数据集的精简版本，但它会产生完全相同的错误-- 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
数据用0填充，因此所有序列都是1000个元素的长度这是我正在使用的模型的代码(如果你想下载它，可以使用dropbo
浏览 28提问于2019-11-01得票数 0
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首先，我知道有很多类似的问题；我试着按照答案的建议去做，但似乎我不知道如何解决它。我有一台Keras Functional API model lstm_input = keras.layers.Input(shape=(1,4), name='lstm_input')x = keras.layers.Dropout(0.2, name='lstm_
浏览 56提问于2020-12-20得票数 0
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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,
浏览 9提问于2020-01-13得票数 0
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我正在尝试训练一个密集的图像网络。列车集形状将返回： train_X.shape model = Sequential([activation='relu'), Dense(10, activation='softmax')])
return model 但是当我尝试训练它时，我得到了一个错误： 检查输入时<e
浏览 23提问于2020-12-02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
当我尝试使用重塑函数来修复它时，我得到了这个错误x_train.reshape(-1,32,32,3)
ValueError: cannot reshape array of siz
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
3回答
我试图加载一个灰度图像数据集(时尚-mnist)到MobileNet模型，以预测手写数字，但根据教程，只有RGB图像可以加载到模型。当我尝试提供时尚-mnist样本时，它会给出以下错误：
如何解决这个问题
浏览 0提问于2019-08-05得票数 4
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我正在拿一张图片清单来训练我的CNN。in batches of 32 samples但我面对的是这个错误：ValueError:检查输入时出错:要求dense_1_input具有2维，但得到形状为
浏览 15提问于2019-08-20得票数 0
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got array with shape (1016,)##I正在尝试将担忧级别分类为0或1，它取决于评论的文本数据。我只是尝试取一行中的最大字数，并用相同的长度填充所有行。我尝试取所有行，即2491行，而最大字数在截断后是相同的。然而，我遇到了形状拟合的问题。请让我知道我可以在哪里修复我的代码，以适应模型。任何帮助或建议都将不胜感激。
浏览 2提问于2020-11-15得票数 0
我有一个维度为(80,80,2900)的医学成像数据集，每个图像都是80*80。首先，我加载数据的mat文件，如下所示： data = loadmat('cardiac-dig.mat') val_data_size:] 当我尝试用这个来拟合模型时： model.fit(train_images , train_masks, epochs=2, batch_size=8) 我结束了这个错误，它告诉我输入应该是4维<em
浏览 12提问于2020-04-08得票数 0
,metrics=['accuracy']) ValueError:在检查输入时出错:期望dense_4_input具有形状(11 )，但得到形状为(16934 )的数组
浏览 4提问于2020-02-19得票数 0
return_sequences=True,input_shape=(X_train.shape)),上面是第一层(5793993，7，1)，这是输入的形状ValueError:在检查输入时出错:期望lstm_12_input具有形状(5793993，7)，但得到与形状(7，1)相同的数组
什么是修复这个tensorflo
浏览 2提问于2020-03-16得票数 0
我正在选修Kaggle.com的“深度学习入门”课程。callbacks=[early_stopping],)
我得到了这个错误
浏览 2提问于2020-10-25得票数 1
当我运行时得到一个错误:导入matplotlib.pyplot作为plt for i in range(print("_____________________________________")
print("Caption:",generateCaption(image))行错误:我尝试了不同的整形选项，也尝试删除整形函数，但错误仍然存在。
浏览 0提问于2019-12-07得票数 0
然而，当我尝试训练网络时，我总是得到这样的错误：ValueError: Error when checking input: expected dense_18_input to have shape下面是我的代码： import tensorflow as tfimport numpy as np
import pandas我认为我的尺寸是正确的，我看不到任何其他问题。如何解决此问题？ 编辑:我已经看了更多/测试过<
浏览 29提问于2019-03-22得票数 0
1回答
每个序列都将打开X个位，表示字典中的一个单词我是国王，最好的动物，吐司，...1，1，1，1，0，0，...我尝试将它导入到keras中，但得到了一个错误：
异常:检查模型输入时出错:应为lstm_input_9具有3维，但得到形状为(93371,22995)的数组</em
浏览 3提问于2016-10-19得票数 0
64))
model.add(Activation('softmax'))
错误:检查输入时出错:要求conv2d_6_input具有4维，但得到形状为(270，50，50)的数组
浏览 9提问于2019-07-26得票数 0
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我正试图预测事先训练好的机器翻译模型代码* ValueError:在检查输入时出错:期望embedding_1_input
浏览 2提问于2020-03-03得票数 0
我尝试使用一个已经训练好的神经元网络，但总是会遇到这个错误。我的输入层有70个数字元素的大小，因此来自"last.cvs“的输入数据xData具有相同的大小： [0.36 0.44 0.7 0.82 0.72 0.06 0.08 0.32 0.84 0.620.18 0.72 0.94 0.46 0.18 0.04
0.48 0.7 0.56 0.96 0.5 0.16 0.08 0.12 0.9 0.94 0.76 0.58 0.04 0.06]
浏览 8提问于2019-06-07得票数 0
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我得到一个错误：expected embedding_1_input to have shape (50,) but got array withwhen checking input: 我的代码如下
浏览 0提问于2020-02-06得票数 0
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