ValueError:要求dense_22具有形状(None，37)，但获得具有形状(1000，2)的数组_Keras要求sequential_2具有形状(None，2)，但得到具有形状(32，1)的数组_dense_input应具有形状(7，)，但获得具有形状(1，)的数组 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。

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解决ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.

当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

tf.unstack

将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。

02

P1801 黑匣子_NOI导刊2010提高（06）

题目描述 Black Box是一种原始的数据库。它可以储存一个整数数组，还有一个特别的变量i。最开始的时候Black Box是空的．而i等于0。这个Black Box要处理一串命令。命令只有两种：

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TensorFlow.js简介

Tensorflow.js是一个基于deeplearn.js构建的库，可直接在浏览器上创建深度学习模块。使用它可以在浏览器上创建CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等等，且可以使用终端的GPU处理能力训练这些模型。因此，可以不需要服务器GPU来训练神经网络。本教程首先解释TensorFlow.js的基本构建块及其操作。然后，我们描述了如何创建一些复杂的模型。

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keras topN显示,自编写代码案例

对于使用已经训练好的模型，比如VGG,RESNET等，keras都自带了一个keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions的方法,有很多限制：

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BERT源码分析PART I

BERT模型也出来很久了，之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP大杀器BERT模型解读，但是一直没有细致地去看源码具体实现。最近有用到就抽时间来仔细看看记录下来，和大家一起讨论。

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解决keras使用cov1D函数的输入问题

1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。

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使用K.function()调试keras操作

Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都需要提前定义好网络的结构，也就是常说的“计算图”。

04

python在Keras中使用LSTM解决序列问题

时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。

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slim.flatten()

def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the input while maintaining the batch_size. Assumes that the first dimension represents the batch. Args: inputs: A tensor of size [batch_size, ...]. outputs_collections: Coll

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tf.train.batch

在张量中创建多个张量。参数张量可以是张量的列表或字典。函数返回的值与张量的类型相同。这个函数是使用队列实现的。队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。如果enqueue_many为真，则假定张量表示一批实例，其中第一个维度由实例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果一个输入张量是shape [*， x, y, z]，那么输出就是shape [batch_size, x, y, z]。容量参数控制允许预取多长时间来增长队列。返回的操作是一个dequeue操作，将抛出tf.errors。如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。如果该操作正在提供另一个输入队列，则其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用该操作，则由您自己负责捕获此异常。

01

[Deep-Learning-with-Python]计算机视觉中的深度学习

卷积网络接收(image_height,image_width,image_channels)形状的张量作为输入(不包括batch size)。MNIST中，将图片转换成(28,28，1)形状，然后在第一层传递input_shape参数。显示网络架构

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利用keras使用神经网络预测销量操作

在实际操作中可以用自己的数据进行测试，最终预测出的predicts，可以利用回归评价指标和y_test进行模型效果的评价。

03

Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型和 Model 模型

首先了解Keras的一个很好的途径就是通过文档 Keras 中文文档地址： https://keras.io/zh/models/about-keras-models/

03

TF图层指南：构建卷积神经网络

本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先，介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后，使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后，通过在测试集上评估模型的性能，得到了97.3%的准确率。

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Tensorflow之基础篇

终于有点时间学一下之前碎碎念的TensorFlow，主要代码为主，内容来源于《简明的TensorFlow2》作者李锡涵李卓恒朱金鹏，人民邮电出版社2020.9第1版。

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深度学习模型系列(1) | VGG16 Keras实现

VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能。

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tf.parse_single_example

对于稠密张量，返回的张量与parse_example的输出相同，除了没有批处理维数，输出形状与dense_shape中给出的形状相同。

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tf.io.parse_single_example()

类似parse_example，除了：对于稠密张量，返回的张量与parse_example的输出相同，除了没有批处理维数，输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量，删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量)，值向量不变，删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单个元素向量)。可以通过使用parse_example批量处理示例原型而不是直接使用这个函数来看到性能优势。

02

码农眼中的数学之～矩阵专栏（附Numpy讲解）

吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗还好有 Numpy，不然真的崩溃了...

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码农眼中的数学之～矩阵专栏（附Numpy讲解）

吐槽一下：矩阵本身不难，但是矩阵的写作太蛋疼了 (⊙﹏⊙)汗还好有 Numpy，不然真的崩溃了...

03

tf.train.slice_input_producer

在tensor_list中生成每个张量的切片。使用队列实现——队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。

02

Python 深度学习第二版（GPT 重译）（三）

您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。

01

NumPy学习笔记—(2/3)

通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。

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解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。

02

使用注意力机制建模 - 标准化日期格式

文章目录 1. 概述 2. 数据 3. 模型 4. 训练 5. 测试参考基于深度学习的自然语言处理本文使用attention机制的模型，将各种格式的日期转化成标准格式的日期 1.

01

数据分析-NumPy添加删除元素

今天我们学习NumPy函数numpy.append和numpy.hstack来添加和删除NumPy数组中的元素以及水平和垂直堆叠数组。使用Jupyter Notebook交互式环境用于编码。

03

深度学习实战-新闻文本多分类

广泛使用的文本分类数据集：46个不同的主题，即输出有46个类别。某些样本的主题更多，但是训练集中的每个主题至少有10个样本

03

基于keras的波士顿房价预测

训练集404条，测试集102条；每条记录13个数值特征。房价单位为1000美元。

04

cifar10数据集的读取Python/Tensorflow

以github上yscbm的代码为例进行讲解，代码链接：https://github.com/yscbm/tensorflow/blob/master/common/extract_cifar10.py 首先导入必要的模块



 import gzip

 import numpy as np

 import os

 import tensorflow as tf

我们定义一些变量，因为针对的是cifar10数据集，所以变量的值都是固定的，为什么定义这些变量呢，因为变量的名字可以很直观的告诉我们这个数字的代表什么，试想如果代码里面全是些数字，我们会不会看糊涂了呢，我们知道cifar10数据集下载下来你会发现有data_batch_1.bin,data_batch_2.bin….data_batch_5.bin五个作为训练，test_batch.bin作为测试，每一个文件都是10000张图片，因此50000张用于训练，10000张用于测试



 LABEL_SIZE = 1

 IMAGE_SIZE = 32

 NUM_CHANNELS = 3

 PIXEL_DEPTH = 255

 NUM_CLASSES = 10
03

`多维度预测，基于keras预测房价操作`

训练集404条，测试集102条；每条记录13个数值特征。房价单位为1000美元。

03

`关于深度学习系列笔记十五（循环神经网络）`

提取单词或字符的 n-gram，并将每个 n-gram 转换为一个向量。n-gram 是多个连续单词或字符的集合（n-gram 之间可重叠）。

02

`keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）`

根据给定的文章内容，撰写摘要总结。

08

`Broadcast: Numpy中的广播机制`

在numpy中，针对两个不同形状的数组进行对应项的加，减，乘，除运算时，会首先尝试采用一种称之为广播的机制，将数组调整为统一的形状，然后再进行运算。先来看一个最基本的广播的例子

02

`keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型`

不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。中文文档：http://keras-

07

`NumPy 基础知识：1~5`

在过去的十年中，Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。其成功的原因很多，随着您着手本书，这些原因将逐渐变得明显。与许多其他数学语言（例如 MATLAB，R 和 Mathematica）不同，Python 是一种通用编程语言。因此，它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。例如，考虑一个（某种）简单的应用，该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。通常，这些是您要执行此操作的步骤：

01

`三个NumPy数组合并函数的使用`

在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组：

02

`卷积神经网络究竟做了什么？`

神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。

08

`机器学习笔记(2)：线性回归-使用gluon`

代码来自：https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-gluon.html

03

`理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门`

即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。

02

`【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的ndarray`

NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，其语法跟标量元素之间的运算一样。

04

`小白眼中的AI之～Numpy基础`

引入一下 Numpy模块， Numpy的数组使用可以查看一下帮助文档， Numpy的 array数组类型必须是一致的（后面会讲）

04

`深度学习多分类案例：新闻文本分类`

之前介绍过一个单分类的问题。当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下，这就是属于多分类问题了。

00

`小白眼中的AI之～Numpy基础`

引入一下 Numpy模块， Numpy的数组使用可以查看一下帮助文档， Numpy的 array数组类型必须是一致的（后面会讲）

010

`制作PPT封面页设计的技巧都有哪些?`

在我们制作PPT过程中，PPT封面页是观众看到的第一个页面，主要是告诉大家今天演讲的主题是什么，或者是起到一个吸引观众注意力，博人眼球的作用。

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`keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型`

不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。

01

`TensorFlow 2keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）`

它由节点层组成，其中每个节点连接到上一层的所有输出，每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。

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`深度学习算法中的循环神经网络（Recurrent Neural Networks）`

深度学习在近年来取得了巨大的成功，为许多领域带来了革命性的突破。而在深度学习算法中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN）是一种十分重要且常用的模型。RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中表现出色，具有处理时序数据的能力。本文将介绍RNN的基本原理、应用领域以及一些常见的改进方法。

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