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ValueError:形状(29,1)和(42,1,29)不兼容[Keras]

这个错误是由于输入数据的形状不兼容导致的。在Keras中,神经网络模型的输入数据形状必须与模型定义中的输入层形状相匹配。

具体来说,错误信息中提到的形状(29, 1)表示输入数据的形状是一个二维数组,其中有29个样本和1个特征。而形状(42, 1, 29)表示模型定义中的输入层期望的形状是一个三维数组,其中有42个样本,每个样本有1个特征,且每个特征有29个时间步。

要解决这个错误,你可以尝试以下几种方法:

  1. 检查输入数据的形状:确保输入数据的形状与模型定义中的输入层形状相匹配。你可以使用print()语句或调试器来检查输入数据的形状。
  2. 调整输入数据的形状:如果输入数据的形状不匹配,你可以使用NumPy库中的函数来调整数据的形状。例如,你可以使用np.reshape()函数将二维数组转换为三维数组。
  3. 检查模型定义:确保模型定义中的输入层形状与输入数据的形状相匹配。你可以使用model.summary()函数来查看模型的结构和每一层的输入形状。
  4. 调整模型定义:如果模型定义中的输入层形状与输入数据的形状不匹配,你可以尝试调整模型定义,使其与输入数据的形状相匹配。你可以使用Keras提供的各种层和函数来构建模型。

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请注意,以上答案仅供参考,具体解决方法可能因实际情况而异。

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tf.while_loop

cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量,返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表,它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外,主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用,而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起,创建一个图形流,该流重复body,直到cond返回false。为了保证正确性,tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状,它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容,则会引发错误。例如,[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用,而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定),假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:

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