ValueError:层dense_10的输入0与层不兼容:输入形状的轴-1应具有值256bt rcwd shape (2,16256)
这个错误是由于层dense_10的输入与其不兼容导致的。具体来说，输入形状的轴-1应该具有值256，但实际上它的形状是(2, 16256)。
要解决这个错误，你可以采取以下几个步骤：
- 检查模型的架构：确保在层
dense_10之前的所有层的输出形状与dense_10的输入形状兼容。你可以使用model.summary()来查看模型的架构和每一层的输出形状。 - 检查数据的形状：确保输入到模型的数据的形状与模型的输入形状相匹配。在这种情况下，你需要确保输入数据的形状是(2, 16256)。
- 调整模型的架构：如果输入数据的形状与模型的输入形状不匹配，你可以考虑调整模型的架构，使其能够接受输入数据的形状。你可以尝试添加或删除一些层，或者调整层的参数。
- 检查数据预处理：如果输入数据的形状与模型的输入形状匹配，但仍然出现错误，那么可能是因为数据预处理的问题。确保你对输入数据进行了正确的预处理，例如归一化、调整形状等。
关于这个错误的具体解决方案，我无法给出腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，因为你要求不提及特定的云计算品牌商。但你可以在腾讯云的文档或官方网站上查找与模型训练和部署相关的产品和解决方案。
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什么是填充的目的，与马克西？
keras、cnn、convolution、pooling
正如问题中所提到的，我注意到有时会有带有填充的池层。
更具体地说，我找到了这个Keras教程，其中有一个包含有填充的MaxPooling层的网络。
如果padding=same在卷积层，我们的输出大小(至少高度和宽度，深度可以改变根据滤波器的数目)是相同的输入。
我期望MaxPooling层也是如此，但是Keras model.summary() (如本文所示)显示，池层之后的输出大小是输入的一半。
如果我们仍然得到一个输出，即输入的一半，那么向池层添加填充又有什么意义呢？
浏览 0提问于2020-01-31得票数 3
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由于预先训练过的模型是关于具有特定宽度和高度的ImageNet图像的，那么Keras模型(例如ResNet50)如何允许一个不同的input_size？
我也想知道“197”这个神奇数字是从哪里来的：
input_shape:可选的形状元组，只能在include_top为False时指定(否则输入形状必须为(224、224、3) (带有“channels_last”数据格式)或(3,224,224) (带有“channels_first”数据格式)。它应该有准确的3个输入通道，宽度和高度不应小于197。例如(200,200，3)将是一个有效值。
浏览 5提问于2017-11-15得票数 4
1回答
如何修复keras / tensorflow中的这个尺寸错误？
tensorflow、keras、model
我正在尝试拟合一个模型，该模型预测X数组的每一行都是1或0。X是一个形状为(1000,26)的数组，Y是形状为(1000，1).For的数组，不管tf/keras为什么不喜欢我的输入。
到目前为止，我已经尝试更改了输入类型。它以pickle的形式出现，然后使用"np.values“函数转换为numpy数组。在我使用tf.constant(训练)之前，安装了X= training.values，但所有的更改都给出了一个略微不同的错误(都包含在下面)
这是减去导入和加载一些其他数据文件的完整代码。
training = pd.read_pickle("./training.pkl&
浏览 17提问于2019-08-14得票数 0
2回答
具有顺序数据的Keras conv1D的输入形状
python、keras
我想使用Conv1D使扩展卷积网络成为序列数据集。
所以我尝试了波士顿数据集的Conv1D。
from tensorflow.python.keras.layers import Conv1D, MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Input, Dense
from tensorflow.python.keras.models import Model
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.
浏览 0提问于2019-02-16得票数 1
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2回答
在LSTM Keras训练中Acc降为零
python、keras、lstm
虽然我试图实现一个用于轨迹分类的LSTM网络，但即使是简单的轨迹，我也一直在努力获得像样的分类结果。此外，我的训练精度一直在波动，没有明显增加，这也可以在tensorboard中看到：
训练准确率：
这是我的模型：
model1 = Sequential()
model1.add(LSTM(8, dropout=0.2, return_sequences=True, input_shape=(40,2)))
model1.add(LSTM(8,return_sequences=True))
model1.add(LSTM(8,return_sequences=False))
mode
浏览 1提问于2018-08-03得票数 1
1回答
与Keras不同的转换CoreML模型的输出
python、keras、coreml
我正在Keras中训练一个LSTM下一个字符/单词预测器，并希望将它包含在一个iOS项目中。当我将它转换为CoreML时，输出形状和值与我原来的Keras模型不匹配。
总结我的问题：
为什么转换后的模型与原始模型有不同的输出形状，如何确保它们匹配？
为什么我要从转换的模型中得到不同的预测值？
我培训的模型有以下布局：
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(SEQUENCE_LENGTH, len(chars))))
model.add(Dense(len(chars), activation = 's
浏览 1提问于2019-04-09得票数 0
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2回答
Keras模型拟合抛出形状不匹配误差
tensorflow、keras、deep-learning、neural-network、nlp
我正在使用Keras(TensorFlow)构建一个暹罗网络，其中目标是二进制列，即匹配或不匹配(1或0)。但是模型拟合方法会抛出一个错误，说明y_pred is not compatible with the y_true shape。我使用的是binary_crossentropy损失函数。
下面是我看到的错误：
下面是我使用的代码：
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=[tf.keras.metrics.Recall()])
history = model.
浏览 8提问于2022-09-13得票数 0
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ValueError: lstm_27层的输入0与图层不兼容:期望的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：(无，5)
tensorflow、machine-learning、keras、lstm、recurrent-neural-network
我有一些像素运动数据，它有5个特征和3715489个训练样本。我一直在犯这个错误，我不知道我应该为LSTM做什么input_shape。
X_train形状为(3715489,5)。我需要重塑这个吗？
y_train形状为(3715489，8)
这是我的代码：
model = Sequential()
model.add(LSTM(256,return_sequences=True, input_shape=(5,)))
model.add(Dense(8, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam'
浏览 2提问于2022-08-08得票数 0
1回答
model.predict()输出维度与y_train维度不同
python、tensorflow、deep-learning、lstm
我目前正在开发一个基于其他数据来预测股票收盘价的LSTM模型。这是我第一次使用RNN。我正在使用tensorflow。
当我试图预测X列车数据的价格时，问题就出现了(模型就是在这个数据上训练的)。与y训练数据相比，我得到了不同的维度。
我使用时间步长为100的7个功能来预测收盘价。
以下是我的输入数据的形状：
<code>A0</code>
在我看来，输入数据的形状是正确的。并将(100，7)的输入形状传递给模型
然后我运行：
<code>A1</code>
我得到的输出是(3697,100，1)。我期望的是(3697，1)，这是y_train的
浏览 177提问于2021-06-16得票数 0
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Keras:替换模型的输入层不会更新model.summary中其他层的输出形状，等等
python、tensorflow、keras
我将Keras与TensorFlow后端结合使用。我想使用预先训练的U-Net模型，并将输入层替换为另一层。我训练模型的大小(256,256)。当我预测一个更大的场景时，我想要操作输入，这样UNet就可以做它所做的事情，只是在另一个图像大小上，这样我就不需要可爱图像或任何东西了。这是我的代码：
model = load(model_path)
model.layers.pop(0)
new_input = Input(shape = (512,512))
model = Model(new_input,model(new_input_layer))
现在当我用
print(model.summ
浏览 0提问于2018-09-06得票数 0
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基于卷积网的Keras形状失配
machine-learning、neural-network、computer-vision、keras、conv-neural-network
我以以下方式构建了我的keras模型(当然，这不是最终的生产准备模型)：
self.model = Sequential()
self.model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(674, 514, 1), padding='same',
activation='relu'))
self.model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam', metrics=
['accuracy'])
示范摘要
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
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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：
浏览 4提问于2019-12-19得票数 2
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一个简单的神经网络可以学习应用于四个数字求和的正弦函数吗？
machine-learning、neural-network、deep-learning、regression、trigonometry
我有一个简单的多层感知器，只有一个隐藏层，在隐藏层和输出层都有tanh激活。作为作业的一部分，我创建了一个包含1000个示例的数据集。每个输入(x_i)是一个由四个介于-1.0和+1.0之间的随机数组成的数组。每个标签(y_i)都被生成为sin(x_i[0] - x_i[1] + x_i[2] - x_i[3])。我的MLP接受x_i的4个元素中的每一个元素作为输入，并生成一个输出。对于这个单一的隐藏分层MLP，是否可以学习生成四个输入的总和，然后应用sin函数？
我使用前80%的数据集来训练MLP，并在最后20%的数据集上每1000个时期测试一次，直到50000个时期。使用MSE损失函数，训
浏览 1提问于2018-04-29得票数 0
1回答
为什么我的层输出与我的模型摘要中所显示的维度不同？
python、tensorflow、keras、recurrent-neural-network
我已经成功地创建了一个RNN，它可以预测一个字母序列中的下一个字母。然而，我想不出为什么解决问题的方法是有效的。
我的训练数据是(39000,7,7)维数
我的模型如下：
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(7, input_shape = [7,7], return_sequences = True))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(7))
model.add(Activation('softmax'))
adam = optimizer
浏览 1提问于2019-01-16得票数 0
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Keras忽略了提供给第一层的input_shape。
python、tensorflow、keras
我构建了这样一个简单的模型，将(32, 32, 1)的输入形状指定到第一个(也是唯一的)层：
import numpy as np
import tensorflow as tf
class Model(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, input_shape=(32, 32, 1))
def call(self, x):
x = self.conv(x)
return x
model =
浏览 1提问于2020-04-02得票数 0
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不包括顶层调用Keras预训练模型的区别
tensorflow、keras、keras-layer、keras-2
调用VGG16模型与不包含模型的顶层有什么区别？我想知道，当调用模型而不包括顶层时，为什么没有在模型摘要中显示对层的输入参数。我以以下两种方式使用了VGG16模型：
from keras.applications import vgg16
model = vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
print(model.summary)
模型中各层的形状不显示任何输入，即(无，64)，请见下文
Layer (type) Output Shape Param
=
浏览 0提问于2019-02-03得票数 2
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多输入函数角化模型训练的几个x输入格式
python、numpy、tensorflow、keras、dataformat
因此，我目前正试图了解多输入keras模型预期的格式，而不知道如何在多个输入keras模型中提供信息。
from tensorflow.keras.models import Model
import tensorflow.keras
import tensorflow as tf
first_input = Input(2)
second_input = Input(2)
concat_layer= Concatenate()([first_input, second_input ])
hidden= Dense(2, activation="relu")(concat_l
浏览 0提问于2021-05-22得票数 0
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对整个输入进行ML/DL预测，而不是逐行预测
tensorflow、machine-learning、keras、neural-network、multiclass-classification
我有一个测量各种特征的传感器的表格数据。当传感器处于“关闭”状态时，它将报告0作为值。为了进行分类，我正在训练一些机器学习模型kNN、XGBoost和NN。这是我面临的问题:我可以逐行训练和预测；然而，将范围分类为整体比逐行分类更好。另一个问题是范围的大小可能会有所不同。有关一个非常基本的示例，请参阅此图说明范围。 ? 我有一个基本的Keras模型： model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
m
浏览 26提问于2020-12-08得票数 0
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Tensorflow输入形状不兼容层
tensorflow
我试着用tensorflow建立顺序模型。
import tensorflow as tf
import keras
from tensorflow.keras import layers
from keras import optimizers
import numpy as np
model = keras.Sequential (name="model")
model.add(keras.Input(shape=(786,)))
model.add(layers.Dense(2048, activation="relu", name="laye
浏览 6提问于2021-08-20得票数 0
回答已采纳
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如何用多个输入变量LSTM生成一个输出
python、machine-learning、keras、neural-network、lstm
我正试着预测第二天的开盘价。我能够获得格式正确的输入，即('Open'，'High‘列每天n次)。但是，当我将格式设置为三维数组时，我的形状如下：
(1200, 60, 2)
X_train有1200个样本，有60个时间步骤(前60天的历史数据)和2个特性(开放和高)
然而，当它在实现层时到达keras编码部分时，我的问题就出现了。这是我使用的代码：
regressor.add(LSTM(units = 50, return_sequences = True, input_shape = (X_train.shape[1], 2)))
regressor.add(Dro
浏览 4提问于2020-01-31得票数 1
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