输入密集与层无效形状不兼容

Question

我的模型有这个简单的层

states = Input(shape=(len(inputFinal),))

这应该会生成一个 (328,None) 但不知道为什么当我检查倒置时

model.inputs
[<tf.Tensor 'input_1:0' shape=(None, 328) dtype=float32>]

当我尝试将数据传递给模型时，图层不正确

value.shape
(328,)

model.predict(value)

Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 328 but received input with shape [None, 1]

我找不到问题，有什么想法吗？

Answer 1

指定输入形状时，只需要指定特征个数即可。 Keras 不想知道样本的数量，因为它可以接受任何大小。所以，当你这样做时：

states = Input(shape=(len(inputFinal),))

您告诉 Keras 您的输入有 328 列，但事实并非如此。当您输入输入时，Keras 会意识到这一点，然后崩溃。

如果inputFinal 是二维 NumPy 数组，请尝试：

Input(shape=inputFinal.shape[1:])