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好的，所以我正在尝试将 keras 作为项目的一部分，但出现以下错误，我似乎无法解决： ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (205087,) but got array with shape (1,) 我的代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

def iterdata():
    while(True):
        for d in data: #data is already defined in my script
            val=tf.keras.utils.to_categorical(d, num_classes=vocab_size) #this is the one_hot vector that causes troubles
            yield val, 0
word = Input(shape=(vocab_size,))
encode = Dense(1, activation=None)
encoded = shared_encode(word)

model = Model(inputs=word, outputs=encoded)
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
H = model.fit_generator(iterdata(), 
        epochs=10,
        steps_per_epoch=10) #according to the Traceback, error happens while running this line

跑步 ：

for d in iterdata():
    print(d[0].shape)

正确打印(205087,) 所以我不知道该怎么处理它，我确实尝试过屈服np.asarray([val])，但仍然遇到同样的错误。关于如何解决这个问题的任何想法？

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1 回答 1

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我找到了解决办法。如果您遇到这种情况，您需要知道 keras 将输入作为批次接收，因此您的数组需要更深一步。在我的情况下，重塑它以(1,205807)解决问题，因为它与生成它的事实或任何其他原因无关，格式与预期不符。

例如，如果您的模型接受以下数据： [1,2,3]您需要输入[[1,2,3]]

于 2019-02-21T19:47:39.017 回答