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只是想自己生成一个数据集，但它得到了错误。这让我很困惑。任何帮助将不胜感激！

这是代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def simulation_linear_function(x, a, b):  # y = ax+b
    y = tf.matmul(a, x)+b
    return y

# Generate data set
num_input = 3
num_dense_unit = 2
a = np.array([0.1,0.2,0.3,0.4]).reshape((2,2))
b = np.array([0.5,0.6]).reshape((2,1))

num_data = 300
inputs = np.random.random((num_data,2))
labels = np.zeros((num_data,2))
for n in range(num_data):
    x = inputs[n]
    y = simulation_linear_function(np.reshape(x, (2,1)), a, b)
    labels[n] = np.reshape(y, (2,))
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((inputs, labels))

linear_layer = tf.keras.layers.Dense(units=2, input_shape=(2,))
linear_model = tf.keras.Sequential([linear_layer])

linear_model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1))
history = linear_model.fit(dataset, epochs=100, verbose=True)
# history = linear_model.fit(inputs, labels, epochs=100, verbose=True)

错误是： Traceback（最近一次调用最后一次）：..... ValueError：层顺序的输入 0 与层不兼容：输入形状的预期轴 -1 具有值 2，但接收到形状为 (2, 1 )

但是如果你切换到最后一个注释行，模型就可以被正确训练。

谢谢，汤姆

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