Keras model.predict() 抛出 ValueError答案

【问题标题】：Keras model.predict() throwing ValueErrorKeras model.predict() 抛出 ValueError
【发布时间】：2020-05-16 00:26:33
【问题描述】：

X 和 Y 的形状分别为 (89362, 5) 和 (89362,)。

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y,
                                                    test_size = 0.3, 
                                                    random_state = 1)


x_train.shape, y_train.shape = ((62553, 5), (62553,))
x_test.shape, y_test.shape = ((26809, 5), (26809,))

将向量重新整形为：

torch.Size([1, 62553, 5]), torch.Size([1, 62553])
torch.Size([1, 26809, 5]), torch.Size([1, 26809])

模型定义为

n_steps = 62553
n_features = 5


model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=2, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(62553))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, verbose=0)

使用 x_test 进行预测时，会抛出值错误

yhat = model.predict(x_test, verbose=0)
print(yhat)

ValueError: Error when checking input: expected conv1d_4_input to have shape (62553, 5) but got array with shape torch.Size([26809, 5])

【问题讨论】：

我认为你不需要这一行：model.add(Dense(62553))。
是我的想法，还是您在 Keras 中使用 Pytorch 张量？
@desertnaut 你是对的，那是错误的。我正在尝试 Pytorch 和 Keras，但代码混淆了。

标签： machine-learning keras tf.keras conv-neural-network

【解决方案1】：

发生这种情况是因为您在此处指定了固定大小：

model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=2, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))

一旦您将其他内容传递给模型，模型仍会期望具有固定尺寸的尺寸：

n_steps = 62553
n_features = 5

删除 input_shape 参数应该可以解决这个问题：

model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=2, activation='relu'))

希望对你有所帮助。

【讨论】：