在 Keras 中使用 model.predict 时出现尺寸错误答案

【问题标题】：在 Keras 中使用 model.predict 时出现尺寸错误
【发布时间】：2022-01-22 18:15:24
【问题描述】：

我的训练集有 10 列，包括我要预测的目标列，而我的测试集 (dataframe_test) 有 9 列。当我运行代码时，我收到此错误：

Input 0 of layer "Hidden1" is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 10, but received input with shape (None, 9)

Call arguments received:
  • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 9), dtype=float64)
  • training=False
  • mask=None**

我的模型如下所示：

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10,
                                activation='relu',
                                kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l=0.01),
                                name='Hidden1'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=6,
                                activation='relu',
                                kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l=0.01),
                                name='Hidden2'))

model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1,
                                name='Output'))
my_learning_rate = 0.3    
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=my_learning_rate),
              loss="categorical_crossentropy",
              metrics='accuracy')

epochs = 10
batch_size = 32
history = model.fit(train, y_train, epochs = epochs, batch_size = batch_size)
epochs = history.epoch
print(epochs)
score = model.predict(dataframe_test)

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras

【解决方案1】：

尝试使用 sigmoid

  input_size=len(X.columns)
  model.add(Dense(10,activation='sigmoid', input_shape=(input_size,)))
  model.add(Dense(10,activation='relu'))
  model.add(Dense(10,activation='relu'))
  model.add(Dense(1))

【讨论】：

【解决方案2】：

您必须将您的训练集拆分为一个 9 列输入矩阵 x_train = train[:, :10] 和一个单列训练目标矩阵 y_train = train[:, 10].reshape((-1, 1))。

【讨论】：