Keras LSTM ValueError：检查目标时出错：预期dense_23具有形状（1，）但得到形状为（70，）的数组答案

【问题标题】：Keras LSTM ValueError: Error when checking target: expected dense_23 to have shape (1,) but got array with shape (70,)Keras LSTM ValueError：检查目标时出错：预期dense_23具有形状（1，）但得到形状为（70，）的数组
【发布时间】：2020-07-16 08:01:06
【问题描述】：

我正在尝试训练一个基本的 LSTM 网络，但我遇到了 model.fit 错误。我有两个数据集，每个数据集都有 3145 个长度为 7 的序列。我想将这两个数据集打包到同一个时间步中。因此，我将 x_train 和 y_train 重新塑造成以下形状：

x_train.shape = (3145, 70, 2)
y_train.shape = (3145, 70)

如您所见，我应该有 3145 个样本，每个样本有 70 个时间步长，每个样本有 2 个特征和一个目标。然后我定义以下模型：

model = Sequential()

model.add(LSTM(4, input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2])))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

为了训练，我跑线

model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

但这给了我错误

ValueError: Error when checking target: expected dense_23 to have shape (1,) but got array with shape (70,)

我很困惑为什么会发生这个错误。有 70 个时间步，我应该有 70 个目标，对吗？

对于解释此错误的任何帮助，我将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras lstm

【解决方案1】：

您需要与 LSTM 层的输出 dim 相同的输入层密集单元。在您的情况下，LSTM 层的输出是 70，就像您在形状中看到的那样。

尝试更改

model.add(Dense(70))

或者让模型像这样推断层的单位数量。

model.add(Dense())

【讨论】：

啊，我明白了。太简单了，我应该看看！非常感谢:)