我得到一个值错误,但我的输入变量的形状看起来它们是匹配的。下面是错误: ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [644170, 14] 下面是我的代码:以下是形状: X.shape(14,) 这两种形状都有一个14。
for x in data:
r[x]=np.random.normal(data['value'],data['Standard Deviation'],100000) 我得到了以下错误: ValueError:形状不匹配:对象不能广播到单个形状 我觉得我在这里可能遗漏了一些东西,因为我有更多的入门级python知识,并真诚地感谢任何帮助。
我的数据集文件如下所示 __label__ita Adesso datemi le chiavi.__label__eng You're a really bad bartender.__label__spa Él dijo haber perdido su vigor a los cuarenta.__label__heb את מה פותח המפתח
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:1940: UserWarning:deprecated and '---------------------------------------------------------------------------
ValueError</em
DQNAgent.fit中时,会收到以下错误:/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_utils_v1.py in standardize_input_data(数据、名称、形状( data_shape
对于我的网络来说,Keras卷积似乎太聪明了--我的最后一层卷积层有一个过滤器,而Keras似乎在压缩输出形状以移除滤波器轴。我需要将这个输出在过滤器轴上连接到另一个输入,但是如果我信任模型摘要,就会得到一个列车时间错误:ValueError: Error when checking target: expected leaky_re_lu如果我使用keras.backend.expand_dims(resized_output,1)强制执行我想要的大小,我会得到一个编译时错误:ValueError: A 'Concatenate