python ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(12，)，但得到形状为(1，)的数组

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python、keras

allGlassStraightThroughTube.csv')bp_tube_eff = bp_dataset.iloc[:, -1:sc_Y.transform(bp_tube_eff_Y_test) model = Sequential()pre_sc_bp_tube_eff_Y_test = mode

浏览 13提问于2020-03-03得票数 0

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ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(1，)，但得到形状为(50，)的数组

python、tensorflow、keras、model、conv-neural-network

这是我的cnn模型的代码，我在这里使用flow_from_directory()，我不知道这个错误的解决方案。如果解决方案是，我必须使用One-将标签转换为一组50个数字，以输入到神经网络中。你能解释一下如何在我的代码中使用它吗？keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator( rescale = 1.： ------------------------------------

浏览 18提问于2019-11-23得票数 0

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如何用三维X_train和Y_trains编写一个LSTM模型？

deep-learning、keras、lstm

但是当我尝试这样一个简单的LSTM时：model.add(LSTM(24 , return_sequences = True))它给了我以下错误信息： ValueError:在检查目标时出错:期望dropout_192具有形状(24，24)，但得到与形状(24，3)相同的

浏览 0提问于2019-07-06得票数 1

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ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(2，)，但得到形状为(75，)的数组

python、tensorflow、keras、conv-neural-network

我将从我的目标开始：我想用一系列图像(视频)来训练以下模型，准确地说是10。我的逻辑:为了做到这一点，我创建了一个视频数据库，并将每个视频中的10帧提取到一个np.array对象中。每个帧的大小为(255,255)和灰度。总结:输入形状为(255,255,1)。我已经调试了代码，并验证了以下内容： train_dataset_new = (75,10,255,255,1) # (75为我拥有的列

浏览 10提问于2020-12-04得票数 0

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检查目标时出错:要求dense_2具有形状(1，)，但得到形状为(11627，)的数组

python、keras、model、conv-neural-network、datashape

我正在尝试建立一个一维CNN模型，在尝试了很多方法之后，似乎无法解决数据形状问题。下面是我的代码：x_scaled = scaler.fit_transform(data) # dtrainy.shape = (1, 1, 11627) n_timesteps, n_features= np.squeeze(

浏览 6提问于2020-05-17得票数 0

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dense_2错误:检查目标时出错:要求keras具有形状(2，)，但得到形状为(1，)的数组

python-2.7、keras

我试过用dense_2写一些例子，但在检查目标时出现了一些错误:期望keras具有形状(2，)的数组，但得到形状(1，)的数组。LabelBinarizerimport numpy inp

浏览 13提问于2019-03-26得票数 0

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检查目标时出错:要求dense_2具有形状(3，)，但得到具有形状(1，)的数组

python、keras

metrics=['accuracy'])错误；检查目标时出错:要求dense_2具有形状(3，)，但得到具有形状(1，)的数组在此处检测到；model.fit(

浏览 0提问于2020-05-27得票数 1

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还有一种“检查目标时的错误:期望dense_2具有形状(4，但得到了形状(1，) )”。

python、keras、tf.keras

我在Python 3中使用Keras。我遇到的问题似乎与许多其他类似，而且我所能知道的最好的情况是我可能需要使用Flatten()，尽管我没有看到如何正确设置参数。我知道错误： ValueError:在检查目标时出错:期望dense_2具有形状(4 )，但得到与形状(1，)相同的数组

浏览 1提问于2020-10-06得票数 0

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检查目标时出错: sparse_categorical_crossentropy输出形状

python、deep-learning、keras、cross-entropy

我正在尝试用转移学习来训练InceptionV3关于一组新的图像。我遇到了这个问题--这显然与输入和输出维度不匹配有关(我认为)，但我似乎无法识别这个问题)。以前所有相关的文章都与VGG16有关(我已经开始工作了)。hrct_inception.h5')--------------------------------------------------------------------------- ValueError: Error when checking target: expected dense_

浏览 0提问于2017-07-14得票数 3

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检查目标时出错:要求dense_1具有形状(1，)，但得到形状为(12，)的数组

tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning、lstm

我的数据形状(23931，7)。我选择了两列作为我的模型标题“火车”和标题“标签”。我遵循了两个教程，这里是，。ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (1,) but got arraywith shape (12,) X_train_pad.shape (2839

浏览 0提问于2019-07-10得票数 0

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如何修正预期的dense_11存在四维误差

keras、conv-neural-network

当我用Keras构建一个卷积神经网络时，我遇到了一些错误： nclass = 12 model.add(Dense(32,

浏览 3提问于2017-12-30得票数 0

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Fashion-MNIST数据集的维度问题

python、keras、deep-learning、vgg-net、pre-trained-model

我想用VGG16训练时尚-MNIST数据集，但我在维度上有一些困难……Epoch 1/50 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_utils.py in standardize_input_data当我尝试使用重塑函数来修复它时</e

浏览 0提问于2020-06-25得票数 0

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检查目标时出错:要求dense_2具有形状(9，)，但得到形状为(30，)的数组

python、tensorflow、keras

当我尝试在Keras 2.0.8，Python 3.6.1和Tensorflow后端训练我的模型时，我遇到了一个问题。错误消息:检查目标时出错:期望dense_2具有形状(9，)，但得到具有形状(30，)的数组。我还提供了输入的形状。train_x.shape: (623,

浏览 15提问于2020-01-11得票数 1

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检查目标时出错，要求dense_2具有形状(13 )，但得到形状为( 40)的数组

python、neural-network、keras、anaconda、artificial-intelligence

get_num_of_classes() model.add(Conv2D(32, (5,5), input_shape=(image_x, image_y, 1)Dropout(0.4)) sgd = optimizers.SGD(lr=1e= [checkpoint1]

浏览 0提问于2018-05-23得票数 0

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Keras: ValueError:检查模型目标时出错:要求dense_1具有形状(None，10)，但得到形状为(10，1)的数组

deep-learning、keras

我是keras的新手，我正面临这样的错误: ValueError:检查模型目标时出错:期望dense_1具有形状(None，10)，但得到具有形状(10，1)的数组。我的输入数组形状是(10,1010)

浏览 1提问于2016-12-26得票数 3

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如何设计一个多到多的LSTM？

lstm

我有一个输入数组的形状(1000,20，4)和输出(标签)的形状(1000,25,1)。但是，不知道如何使用Keras库来为此建立顺序模型！model = Sequential()model.add(LSTM(u

浏览 0提问于2019-03-04得票数 1

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ValueError:检查目标时出错:要求dense_32具有形状(1，)，但得到形状为(10000，)的数组

python、machine-learning、keras

x有shape=(33,10000,1)，y有shape=(33,10000)。但是当我运行代码时，弹出了这个错误：我曾尝试更改lstm层中的input_shape=(10000,1)，但随后出现此错误： <

浏览 0提问于2019-07-09得票数 0

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检查目标时出错:要求dense_24具有3维，但得到形状为(3283，1)的数组

python、arrays、lstm、reshape

4097,43045)，(4098,38948)，(4099,2095)，(4100,59432)，(4101,55338)，(4102,51245)，(4103,26658)，(4104,30755)，...具有形状(3283，2)和我使用以下代码重塑了X_train：并

浏览 25提问于2019-04-01得票数 0

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ValueError:检查目标时出错:期望dense_2具有形状(无，2)，但得到了形状为(1，1)的数组

tensorflow、keras

嗨，我是凯拉斯新来的，有后端的tensorflow。我已经建立了两个可能的类的图像的培训和验证集；我的网络必须以两个类(是或否)结束。最后，我得到了标题中描述的问题。我的猜测是，ImageDatagenerator没有像我想的那样准备数据；任何人都可以向我解释如何解决它，下面是代码(谢谢)：# dimensions of ourhorizontal_flip=True) te

浏览 5提问于2017-05-26得票数 7

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ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1，)，但得到形状为(5，)的数组

python、tensorflow、machine-learning、keras、conv-neural-network

我试着访问所有的论坛，寻找解决这个问题的答案。在train_set和test_Set中有5个类。')) print(classifier.summary()) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1</

浏览 4提问于2018-07-21得票数 1

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