检查输入时出错：预期的 dense_8_input 有 2 个维度答案

【问题标题】：Error when checking input: expected dense_8_input to have 2 dimensions检查输入时出错：预期的 dense_8_input 有 2 个维度
【发布时间】：2020-01-04 06:48:17
【问题描述】：

我正在尝试运行一个简单的网络来对 MNIST 进行分类：

network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation = 'relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

当我尝试适应时：

network.fit(train_images, train_labels, epochs =5, batch_size = 128)

我收到此错误：

检查输入时出错：预期的 dense_8_input 有 2 尺寸，但得到了形状为 (60000, 28, 28) 的数组

我在做什么？

【问题讨论】：

input_shape = (28,28,) 不是 (28*28)

标签： python keras neural-network mnist

【解决方案1】：

您的模型期望每个输入样本的形状为(784,)（即input_shape=(28 * 28,)）。但是，如错误所示，输入数组当前的形状为(num_samples, 28, 28)。所以你需要重塑它：

import numpy as np

train_images = np.reshape(train_images, (-1, 28*28))

【讨论】：