当我运行以下代码时，我得到了错误：代码：from tensorflow import kerasimport numpy as
浏览 57提问于2021-05-19得票数 0
sparse_categorical_crossentropy', model.summary() 模型的输入形状是(None，50)。_______________________
global_average_pooling1d_2 (Glo (None, 768) 0(pred)] for
浏览 102提问于2021-10-29得票数 1
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我使用tf-以色列国防军矢量数据作为我的Keras模型的输入。tf-以色列国防军载体的形状如下：代码：convnet1=Conv1D(128,3,padding='same',activation='relu')(inputs)
ValueError</
浏览 0提问于2018-10-03得票数 1
我正在尝试训练一个神经网络，但我得到了以下错误：我试图找到解决这一问题的办法，但无法这样做。但是，当我试图找到准确性时，我得到了如下所示的相同的错误：train_s
浏览 2提问于2022-04-20得票数 1
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我正在尝试使用Tensorflow中的ANN分类模型进行预测，以便使用MediaPipe对姿势关键点进行分类。mediapipe姿势跟踪器有33个关键点用于x，y和z坐标，总共有99个数据点。landmark coordinates into a vector
return embedding 然后创建模型并将嵌入输入提供给它, y_test) 模型摘要打印出以下内容： Layer (type)
浏览 89提问于2021-11-16得票数 2
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训练特征，形状(1032，5，5,122880)，进入LSTM层。这将产生"ValueError: Input 0与图层lstm_16不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=2“5x5x122880是训练样本的瓶颈特征 model.add(CuDNNLSTM(2048,input_shape=train_final_model.
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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ValueError:层"model_23“的输入0与该层不兼容:预期的shape=(None，784)，found shape=(50，28，28)
浏览 1提问于2022-02-24得票数 -1
我试图查看图像模型的所有中间激活的所有通道，遵循教程。models.Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs) ValueErro
浏览 3提问于2022-02-06得票数 0
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我有一个在MNIST上训练的模型，但是当我输入一个手工制作的图像样本时，它会引发ValueError:层顺序的输入0与层不兼容:输入形状的预期轴-1的值为784，但接收到的输入具有形状(无，1)。我已经检查了模型的输入，它的形状与MNIST相同。x_train.shape (784年)和我的图
浏览 2提问于2021-02-13得票数 4
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我想重复使用预先训练的权重的MobiletNetv2，但与图像与12频道。我知道这需要创造更多的重量，但这没关系，因为我想重新训练无论如何。我找不到办法让它起作用。__init__() x = self.dens3(x)
浏览 2提问于2021-05-14得票数 1
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层“顺序”的输入0与该层不兼容：
、、、、
ValueError:层“顺序”的输入0与层不兼容:期望shape=(None，455，30)，找到shape=(None，30)y =
浏览 1提问于2022-11-04得票数 0
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我有一个多输入的Keras模型。,在这里，模型的输入形状： ValueError:层conv1_pad_0的输入0与图层<e
浏览 1提问于2020-09-28得票数 0
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我应该在哪里插入从训练集中提取的特性，以便在模型中使用？我会和layers.concatenate([])连接吗？例句:我计算了标题和文档的语义相似性。我想把这个特性作为模型的输入。()) # ndarray (26784,)
semantic_feat = Input(shape=(len(semantic_x_tr),), name ="semantic")警告:tensorflow:模型<
浏览 1提问于2020-09-25得票数 2
我使用一个结合GRu和Conv1D的模型。当我想要拟合模型时，我会在以下方面得到一个错误：verbose, epochs, batch_size = 0
浏览 13提问于2022-04-12得票数 2
我使用的是初始v3预训练模型 Images.shape为(15000,75,75,3) ? 但是当我使用model.predict时，我得到了这个错误： 输入0与层model_1不兼容:期望的shape=(None，75，75，3)，找到的shape=(None，75，3)
浏览 26提问于2021-08-21得票数 0
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以下是我的输入x_train # dtype('int32')“将此层用作模型中的第一层时，请提供input_shape参数(整数元组或无，例如( 10,128)表示128维向量的10个向量序列，或(None，128)表示128维向量的可变长度序列这是我
浏览 0提问于2018-01-23得票数 2
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我尝试用RNN网络创建模型，但我收到了:层输入0与层lstm_9不兼容:预期的ndim=3，找到了ndim=4。完全接收到: None，2,4000,256错误。输入
labels_values = 0 or 1 (t
浏览 1提问于2020-04-29得票数 1
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我试图为非图像数据集的二进制分类建立一个CNN模型.我的模型/代码正在工作，并产生了非常好的结果(精度很高)，但是我无法理解Conv1D第一层的Conv1D参数。X或输入(此处为x_train_df)的形状为(2000，28)。它有28个特征和2000个样本。而Y或标签的形状(这里是y_train_df)是(2000，1)。= (x_train_df.shape[1], 1)))
model.add(Conv1D(filters = 64,
浏览 3提问于2021-11-22得票数 1
, input_shape=(1, 2), return_sequences=True))
print("X_train", X_train.shape)print("X_test", X
浏览 0提问于2021-07-03得票数 0
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我有一个生成器rev_generator，它生成两个元素的元组(numpyarray of shape (1279,300,1) , int value: 0 or 1)。=(), dtype=tf.int32)))inputs=tf.keras.Input(shape=(1279,300,1,))x=tf.keras.layers.Dense(64, activation='
浏览 2提问于2022-08-23得票数 1
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