model.fit()在Keras中给出了'KeyError: input_1‘

在Keras中，model.fit()是用于训练模型的函数。它接受输入数据和标签，并根据指定的训练参数来训练模型。然而，当使用model.fit()时，有时会出现'KeyError: input_1'的错误。

这个错误通常是由于模型的输入层名称与提供的输入数据不匹配导致的。在Keras中，每个层都有一个唯一的名称，如果模型的输入层名称与提供的输入数据的名称不匹配，就会出现'KeyError: input_1'的错误。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查模型的输入层名称：使用model.summary()函数可以查看模型的结构和层名称。确保模型的输入层名称与提供的输入数据的名称一致。
2. 检查输入数据的名称：确保提供给model.fit()函数的输入数据的名称与模型的输入层名称一致。可以使用input参数来指定输入数据的名称，例如：model.fit(x=input_data, y=label_data)。
3. 检查输入数据的形状：确保提供给model.fit()函数的输入数据的形状与模型的输入层期望的形状一致。可以使用input_shape参数来指定输入数据的形状，例如：model.fit(x=input_data, y=label_data, input_shape=(input_shape))。

如果以上步骤都没有解决问题，可能需要检查模型的定义和数据的准备过程是否存在其他错误。

关于Keras的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Keras产品文档：Keras产品介绍。