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
我正在尝试使用ResNet50预训练网络来解决分割问题。我删除了最后一层并添加了我想要的层。但是当我尝试拟合时,我得到了以下错误: ValueError:检查目标时出错:要求conv2d_1具有形状(16,16,1),但得到形状为(512,512,1)的数组 我有两个文件夹:图像和面具。图像是RGB的,蒙版是灰度的。所有图像的形状均为512x512。我想不出我哪里做错了。 任何帮助都将不胜感激。 from keras.applications.resnet50 import ResNet50
image_input=Input(shape=(512, 512, 3))
model = Res
我有多标签分类的简单Keras代码,
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, GlobalAveragePooling2D, Dense, MaxPooling2D, Flatten
from keras.callbacks import EarlyStopping
import keras
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
model = Sequential()
m
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
从上面可以推断出,当我将一系列数据作为参数传递给线性回归模型时,它会抛出一个错误。
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[2600 3000 3200 3600 4000].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
当涉及到建立一个NN时,我的耳朵是非常绿色的。现在,我收到以下错误:
ValueError:检查时出错:期望dense_1_input具有三维,但得到形状为(8,8)的数组
背景:我使用的是8x8板--这是我初始化它的方式:
self.state = np.zeros((LENGTH, LENGTH))
下面是我构建模型的代码:
def build_model(self):
#builds the NN for Deep-Q Model
model = Sequential()
model.add(Dense(24,input_shape = (LENGTH,
我正在将图像预处理成一个Numpy数组形状(28,28,3)。当我尝试拟合我的数据时,我得到了错误。如果我传递整个准备好的数据帧,我会得到错误ValueError: error when checking input:期望conv2d_20_input有4维,但得到形状为(360,1)的数组
当我传递单个值时,我得到的错误是:检查输入时出错:预期conv2d_16_input具有4维,但得到形状为(28,28,3)的数组
我试过重新处理数据。我已经尝试了单独的模型和1:1的训练,但仍然不起作用。
要预处理的代码
from tensorflow.python.keras.preprocessin
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
我是个初学者,建立了一个线性回归模型,当我根据测试集进行预测时,效果很好。但当我试图预测某一特定值时。它带来了一个错误。我正在看的教程,他们没有任何错误。
dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:2].values
y = dataset.iloc[:, 2].values
# Fitting Linear Regression to the dataset
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg = L