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
我尝试了以下例子:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import *
import numpy as np
x_train = np.random.random((30,50,50,3))
y_train = np.random.randint(2, size=(30,1))
model = Sequential()
#start from the first hidden layer, since the input is not actually a layer
#but
我有以下代码,
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
# load dataset
dataset = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
# split into input (X) and output (Y) variables
X = dataset[:, 0:8]
Y = dataset[:, 8]
# create model
model = Sequential()
mode
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
在keras中运行文本分类模型时,调用model.predict函数时出现以下错误。我到处都找遍了,但对我不起作用。
ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (100,) but got array with shape (1,)
我的数据有5个类,总共只有15个例子。下面是数据集
query tags
0 hi intro
1 how are you wellb
2
我正在尝试keras.layers.LSTM,下面的代码可以工作。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
data = np.array([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1))
x = keras.layers.Input(shape=(3, 1))
y = keras.layers.LSTM(10)(x)
model = keras.Model(inputs=x, outputs=y)
print (model.predi
我正试图为kaggle.I上的讽刺检测数据建立一个NLP模型,我是实现神经网络的初学者,这是我第一次使用Keras.Here实现神经网络是我的代码:
# Neural Network.
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
import keras
print(keras.__version__)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Create a new sequential model.
model = Sequential()
我是堆栈,我需要堆积如山的智慧。
我使用Functional在Keras中实现了两个输入神经网络,输入形状如下:
X.shape, X_size.shape, y.shape
((123, 9), (123, 2), (123, 9, 10))
所以,我的问题是,为了使用y张量,我想得到具有三维形状的LSTM的输出形状。我知道,我可以把我的y重塑成二维形状,但是我想用它作为一个三维数组。
from keras.models import Model
from keras import layers
from keras import Input
# first input
list_i
示例代码
import os
import random
import time
import numpy as np
# first neural network with keras make predictions
from numpy import loadtxt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
def network():
# load the dataset
dataset = loadtxt('blackjackdata.txt', delimite
我正在尝试使用Keras中的全连接层架构进行二进制分类,这在Keras中被称为密集类。
以下是我创建的神经网络架构的设计:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
self.model = Sequential()
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden uni
我正在尝试加载一个Keras模型,并使用它进行预测,结果遇到了一个奇怪的错误。最起码的例子如下:
from keras import models
import numpy as np
model = models.load_model('model_4hiddenLayers_16unitsPerLayer_relu_learningRate0p0001.h5')
x = np.ones(36, dtype=float)
prediction = model.predict(x )
模型期望输入形状为(36,),这应该是x的形状,我对此进行了验证:
print('x
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 =
我正在尝试使用已接收到的CNN (VGG16),但我一直收到以下错误:
ValueError: Error when checking input: expected input_2 to have shape (224, 224, 3) but got array with shape (244, 244, 3)
这是我的完整代码:
import numpy as np
import keras
from keras import backend as K
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Act
我正在Keras中尝试一个简单的模型,我想把它作为输入5x3大小的矩阵。在下面的示例中,这是在添加第一个密集层时使用input_shape=(5, 3)指定的。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(5, 3)))
model.add(Activation(
我正在尝试创建一个实时的手势识别系统,这是我的手部检测代码,当我试图将检测到的手部传递给经过训练的CNN时,它得到了这个错误。是否有任何想法,如何为训练的模型提供实时帧,并且当没有检测到手时,代码必须保持工作,但不预测任何输出。
import mediapipe as mp
import numpy as np
import cv2 as cv
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageData
我得到了这个错误。 ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (860, 11) 这些是我正在使用的以下代码。df具有860x15维度,因此datX具有860x11维度 # first neural network with keras tutorial
from numpy import loadtxt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import De
我一直在研究一个简单的卷积神经网络模型,但是输出似乎不符合我想要的形状。
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Reshape, Flatten, Dense, Dropout, Activation
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import *
from keras.layers.pooling import *
from keras.optimizers import Adam
from keras.optimiz