ValueError：检查时出错：预期 input_2 的形状为 (162，)，但得到的数组的形状为 (1，)答案

【问题标题】：ValueError: Error when checking : expected input_2 to have shape (162,) but got array with shape (1,)ValueError：检查时出错：预期 input_2 的形状为 (162，)，但得到的数组的形状为 (1，)
【发布时间】：2018-09-01 17:38:39
【问题描述】：

我在 Keras 中定义了以下模型：

init_weights = he_normal()
main_input = Input(shape=(FEATURE_VECTOR_SIZE,)) #size 54
aux_input = Input(shape=(AUX_FEATURE_VECTOR_SIZE,)) #size 162
merged_input = concatenate([main_input, aux_input])

shared1 = Dense(164, activation='relu', kernel_initializer=init_weights)(merged_input)
shared2 = Dense(150, activation='relu', kernel_initializer=init_weights)(shared1)

main_output = Dense(NUM_ACTIONS, activation='linear', kernel_initializer=init_weights, name='main_output')(shared2)
aux_output = Dense(1, activation='linear', kernel_initializer=init_weights, name='aux_output')(shared2)

rms = RMSprop(lr=ALPHA)
model = Model(inputs=[main_input, aux_input], outputs=[main_output, aux_output])
model.compile(optimizer=rms, loss='mse')

后来我尝试用它来做一个预测，如下：

aux_dummy = np.zeros(shape=(AUX_FEATURE_VECTOR_SIZE,))
print(aux_dummy.shape)
print(aux_dummy)
q_vals, _ = model.predict([encode_1_hot(next_state), aux_dummy], batch_size=1)

但是，我收到一条错误消息，抱怨辅助输入的形状不正确（Keras 声称它应该是形状 (162,) 并且它实际上是形状 (1,)）

但是当我打印出形状时，我得到的正是它所要求的（见下文）。

(162,) [0。 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] 回溯（最近一次通话最后）：文件“grid_exp.py”，第 94 行，在 RL_episode(max_steps) 文件“/Users/ZerkTheMighty/Code/RL2/project/Gridworld/rl_glue.py”，第 220 行，在 RL_episode rl_step_result = RL_step() 文件“/Users/ZerkTheMighty/Code/RL2/project/Gridworld/rl_glue.py”，第 151 行，在 RL_step last_action = agent.agent_step(result['reward'],result['state']) 文件“/Users/ZerkTheMighty/Code/RL2/project/Gridworld/grid_agent.py”，第 170 行，位于 agent_step q_vals, _ = model.predict([encode_1_hot(next_state), aux_dummy], batch_size=1) 文件“/Users/ZerkTheMighty/Code/RL2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py”，第 1817 行，在预测中 check_batch_axis=False) _standardize_input_data 中的文件“/Users/ZerkTheMighty/Code/RL2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/training.py”，第 123 行 str（数据形状）） ValueError：检查时出错：预期 input_2 的形状为 (162,)，但得到的数组的形状为 (1,)

我不知道我应该改变什么才能让它发挥作用，但我怀疑我忽略了一些明显的东西。有什么建议吗？

我正在使用 Keras 2.1.5、Theano 1.0.1、numpy 1.14.2 和 python 2.7.12

【问题讨论】：

我的猜测是 1 元素对象 dtype 数组

标签： numpy keras theano

【解决方案1】：

试试

aux_dummy = np.zeros(shape=(1,AUX_FEATURE_VECTOR_SIZE,))

需要第一个维度来指定给模型的示例数。

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

 q_vals, _ = model.predict([[encode_1_hot(next_state), aux_dummy]], batch_size=1)

[[]] 就像你给的表格

【讨论】：

model.predict([[数据]])。即 [[]]。