对于每个实例,我创建了一个矩阵( 50,4),其中50是历史序列的长度,4是每个记录的特征数量,因此为了训练模型,我使用(55048,50,4)张量和a (55048,1)作为标签。当我在我的计算机上训练Jupyter时,它可以工作(非常慢,但它可以工作),但在Colab上我得到了这个错误: Training data shape is (55048, 50, 4)
Labels(Dense) (None
=================================================================activation_9 (Activation) (None_________________________________________________________________
activation_10 (A
作为作业4,课程简历TF课程的一部分,我的代码在model.fit()中失败 model.compile(loss='categorical_crossentropy',metrics=# shuffle and create batches before training
model.fit(train_batches,epochs=25) 有错误: ValueError: Shapes (No