Keras ValueError:检查目标时出错:要求dense_16具有形状(2，)，但得到形状为(1，)的数组
Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在使用Keras时，可能会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是"ValueError:检查目标时出错:要求dense_16具有形状(2，)，但得到形状为(1，)的数组"。
这个错误通常发生在模型训练过程中，涉及到输出层的形状与目标数据的形状不匹配。具体来说，这个错误表示模型的输出层期望的形状是(2,)，但实际得到的目标数据的形状是(1,)，即目标数据的维度不符合模型的要求。
解决这个错误的方法有以下几种：
- 检查目标数据的形状：首先，你需要确保目标数据的形状与模型的输出层期望的形状相匹配。可以使用
print()语句或调试器来检查目标数据的形状。如果目标数据的形状不正确，你可以尝试调整数据的维度或重新处理数据，使其与模型的要求相匹配。 - 检查模型的输出层：其次，你需要检查模型的输出层是否正确设置。确保输出层的神经元数量与目标数据的维度相匹配。如果输出层的神经元数量与目标数据的维度不匹配，你可以尝试调整输出层的神经元数量，使其与目标数据的维度相匹配。
- 检查损失函数和评估指标：最后，你需要检查所使用的损失函数和评估指标是否与目标数据的形状相匹配。确保所选择的损失函数和评估指标能够处理目标数据的形状。如果损失函数和评估指标与目标数据的形状不匹配，你可以尝试选择适合的损失函数和评估指标，或者自定义它们以适应目标数据的形状。
总结起来，解决"ValueError:检查目标时出错:要求dense_16具有形状(2，)，但得到形状为(1，)的数组"错误的关键是确保目标数据的形状与模型的输出层期望的形状相匹配，并检查损失函数和评估指标是否与目标数据的形状相匹配。
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即使尺寸不匹配，自定义丢失函数仍能工作。
tensorflow、keras、loss-function
我使用Keras/TF的模型如下：
conv = Conv2D(4, 3, activation = None, use_bias=True)(inputs)
conv = Conv2D(2, 1, activation = None, use_bias=True)(conv)
model = Model(input = inputs, output = conv)
model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=keras.losses.mean_absolute_error)
在model.fit中，我收到一个错误：
ValueError:检
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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我的tensorflow模型不支持多分类，为什么？
python、tensorflow、keras、deep-learning
我在试着做分类。这是数据集
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
mnist = datasets.load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
mnist.data.reshape((-1,8,8,1)), mnist.target.reshape(-1, 1), test_size=0.33, random_state=4
浏览 3提问于2021-08-23得票数 1
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ValueError:形状(None，3)和(None，2)不兼容
tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning
这就是我想要运行的代码
X_train = data1/255.0
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
lb = LabelBinarizer()
trainY =lb.fit_transform(label)
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import AveragePooling2D
from tensorflow.keras
浏览 2提问于2022-10-17得票数 -1
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ValueError:形状(None，1)和(None，64)不兼容Keras
python、tensorflow、keras
我正在尝试建立一个序列模型。我有32个特征作为输入维度，这是一个分类问题。这是总结的结果： ? 这是我的模型： #Create an ANN using Keras and Tensorflow backend
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout,Activation
from keras.optimizers import Adam,SGD
nb_epoch =
浏览 29提问于2021-06-21得票数 0
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输出层的形状总是(1，)
python、keras、jupyter-notebook、shapes
我正在尝试做一个简单的Keras模型。但是，不管我指定的输出形状是什么，输出层总是形状(1,)，所以由于输出层和目标数据形状不匹配，所以不能训练我的模型。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import InputLayer, LSTM, Dense
# 63 is the number of unique characters
# 128 is the length of a sequence of characters
X = ... # X is an one-hot ndarray;
浏览 6提问于2019-09-23得票数 0
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如何将形状张量(10000,299,299,1)输入到inceptionv3模型中？
tensorflow、keras
我正在尝试用tensorflow后端在keras中训练一个预先训练过的inceptionv3模型。
我有一个训练数据集，大小为10,000张图片(299,299张)(它们是灰度)。我将其转换为tensorflow的输入形状为(10000,299,299,1)。当我试图拟合inceptionv3模型时，我得到了一个错误
ValueError:检查输入时出错:期望input_1具有形状(无，3)，但得到了形状数组(10000,2999,299，1)
我尝试更改张量的输入形状，使用
input_tensor = Input(shape=(299,299,1))
base_model = In
浏览 1提问于2017-06-30得票数 1
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用()编译时的ValueError
python、python-3.x、machine-learning、neural-network、keras
我试图用Keras模块用Sequential()编译一个dataset，但是我得到了一个值错误：
ValueError: Error when checking model input: expected dense_input_1 to have shape (None, 33) but got array with shape (32, 36)
我多次检查我的代码，但是找不到任何可能的错误。
我有一个包含32个项的数据集，所有这些项都被转换为浮点数。
这是我的神经网络的代码：
# Build neural network
# Sequential
model = Sequential()
浏览 3提问于2017-05-06得票数 0
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keras对指标或损失进行优先排序？
tensorflow、keras、neural-network
我正在努力理解keras模型是如何工作的。 当我们训练模型时，我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是模型优化的目标是什么。拟合后，leant模型最大限度地提高了准确性？或者最大限度地减少损失？
浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
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将三维数据拟合为Keras序列模型层的输入
python、neural-network、keras、conv-neural-network、keras-layer
我是机器学习和Keras方面的新手。事实上，我曾与scikit合作-学习，但Keras似乎有点复杂。我的问题是，我有一些3D数据，并希望将其放入一个密集的层(我也尝试过使用Conv2D和Conv1D层)。我所做的如下：
arr1 = np.random.random((30,2))
arr2 = np.random.random((30,2))
arr3 = np.random.random((30,2))
arr4 = np.random.random((30,2))
arr5 = np.random.random((30,2))
arr6 = np.random.random((30,2)
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ValueError:检查目标时的错误:期望(keras序列模型层)有n维，但得到与形状一致的数组
python、tensorflow、keras、valueerror
我已经加载图像来训练我的模型识别这些图像中的一个特征。
(1380,200,200,3 )是一种粗壮的形状(1380,200,200,3 )，包含1380幅图像，大小为200×200像素，采用RGB格式，有目标。形状(1380,2)
当我训练我的模型(model.fit(Xtrain,Ytrain))时，我似乎得到了每个层的值错误。好像输入都是Xtrain然后是Ytrain..。
ValueError:在检查目标时出错:期望batch_normalization_24有4个维，但得到了形状为(1380, 2)的数组
图片：
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检查模型目标时的错误:期望dense_39具有三维，但得到形状为(940，1)的数组
numpy、neural-network、deep-learning、keras、keras-layer
我试着训练这个卷积神经网络，但不知道我的最后一层有什么问题。
model = Sequential()
model.add(Conv1D(50, kernel_size=(1),
activation='relu',
input_dim=50))
model.add(Dense(32))
model.add(Dense(1))
model.summary()
model.compile(loss=keras.losses.mean_squared_error,
optimizer=k
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将三维数组输入序列模型Keras (Python)
python、neural-network、keras
我有一个在三个方面(8,50,3)的培训输入。我试图将它作为一个输入传递给Keras中的序列模型。查找我发现这应该有效的文档：
model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape=(50,3)))
model.add(Dense(100,init="uniform", activation='sigmoid'))
model.add(Dense(50,init="uniform", activation='relu'))
浏览 1提问于2017-05-10得票数 2
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TensorFlow/Keras:输出层形状误差
python、tensorflow、machine-learning、keras、neural-network
我已经在互联网上搜索了几天，试图找到一个解决这个错误的方法，但我找不到的任何东西都是特别适用的：
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (300,) but got array with shape (60,)
下面是生成错误的代码(数据预处理除外)：
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv1D(5,input_shape=(1,60), kernel_size=12, padding='same'),
keras.laye
浏览 3提问于2018-12-08得票数 0
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使用conv1D时输入数据与训练数据之间的尺寸不匹配
python、tensorflow、keras、conv-neural-network、convolution
当我处理时间序列数据时，我尝试用Conv1D构建我的第一个CNN。我的目标是对1501形状的input_data进行压缩。x_train形状为(550,1501)，我增加了它的尺寸以适应模型。
但是，编译器会抱怨：
ValueError:一个形状为(550,1501，1)的目标阵列被传递给形状输出(None，1500，1)，同时用作丢失的mean_squared_error。此损失期望目标具有与输出相同的形状。
这是密码
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input,Dense, Conv1D, MaxPool
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
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使用Keras调谐器RandomSearch错误进行超参数调整
python、tensorflow、keras、deep-learning、keras-tuner
我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入，32个输出，N个数据样本的时间序列回归问题。
我的原始X_train形状是(N,31)，Y_train形状是(N,32)。我将其转换为keras形状，并重塑X_train和Y_train，如下所示: X_train.shape：(N,31,1) Y_train.shape：(N,32)。
在上面的代码中，X_train.shape(1)是31，Y_train.shape(1)是32。当我使用超参数调整时，它显示ValueError:层lstm_1的输入0与层不兼容:期望的ndim=3，发现ndi
浏览 8提问于2021-04-25得票数 1
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使用经过训练的TensorFlow模型预测单个PNG图像
python、tensorflow、machine-learning
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape = (28,28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation = 'relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
这是模型的代码，我使用mnist数据集对其进行了训练。我想要做的是将一个28x28的png图像传递给predict(
浏览 0提问于2020-05-09得票数 2
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基于Keras的文本分类
r、keras、text-classification
我从R中的Keras开始，希望为文本分类建立一个模型。然而，我被一个错误困住了，这很可能是因为我对深度学习和Keras的理解有限。任何帮助都会很好。共享下面的代码。代码片段中的数据是有限的，因此它可以被专家快速复制。
library(keras)
library(tm)
data <- data.frame("Id" = 1:10, "Text" = c("the cat was mewing","the cat was black in color","the dog jumped over the wall&#
浏览 0提问于2018-03-07得票数 1
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ValueError:层顺序期望一个输入，但它在tensorflow 2.0中接收到211个输入张量
python、python-3.x、tensorflow、keras、conv-neural-network
我有这样一个训练数据集(主列表中的项目数为211，每个数组中的数目为185)：
[np.array([2, 3, 4, ... 5, 4, 6]) ... np.array([3, 4, 5, ... 3, 4, 5])]
我用这个代码来训练模型：
def create_model():
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(211, 185), name="Input"),
keras.layers.Dense(211, activation='relu',
浏览 2提问于2021-01-13得票数 2
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Keras期望dense_13具有二维
python、keras、lstm
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。
def create_model():
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(n,1), return_sequences=False))
model.add(Dense(units=n, activation='linear'))
return model
我收到一条错误消息：ValueError: Error when checking target:
浏览 0提问于2018-09-04得票数 1
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我正在努力学习使用Keras来修改经过训练的模型，以便在运行过程中对其进行微调：
一个非常基本的模式：
inputs = Input((x_train.shape[1:]))
x = BatchNormalization(axis=1)(inputs)
x = Flatten()(x)
outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
model1 = Model(inputs, outputs)
model1.compile(optimizer=Adam(lr=1e-5), loss='categorical_crossentr
浏览 0提问于2018-02-02得票数 4
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