谁能解释我在张量流中的错误？

Question

在尝试训练我的模型时，我在 tensorflow 中遇到输入形状错误。我已经检查了输入形状是否匹配，但我仍然收到错误，任何帮助将不胜感激。 X 的形状是 (1, 7)，y 的形状是 (1, 2)。 我有这个代码：

import tensorflow as tf
import keras
import numpy as np
import json

with open("situations.json") as f:
    data = json.load(f)

X = np.array([i[0] for i in data])
y = np.array([i[1] for i in data])
print(X)
print(y)

model = keras.Sequential([
    keras.layers.InputLayer(input_shape=(7,)),
    keras.layers.Dense(7),
    keras.layers.Dense(2)
])
model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
model.fit(X, y, epochs=100)

文件“situations.json”中有这个，我尝试使用更多数据（但它被删除了）：

[
  [[60, 60, -1, -1, -1, -5, 0], [0, 0]]
]

我收到此错误：

Traceback (most recent call last):
  File "CarSim.py", line 20, in <module>
    model.fit(X, y, epochs=100)
  File "\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1239, in fit
    validation_freq=validation_freq)
  File "\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py", line 196, in fit_loop
    outs = fit_function(ins_batch)
  File "\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py", line 3740, in __call__
    outputs = self._graph_fn(*converted_inputs)
  File "\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\function.py", line 1081, in __call__
    return self._call_impl(args, kwargs)
  File "\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\function.py", line 1121, in _call_impl
    return self._call_flat(args, self.captured_inputs, cancellation_manager)
  File "\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\function.py", line 1224, in _call_flat
    ctx, args, cancellation_manager=cancellation_manager)
  File "\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\function.py", line 511, in call
    ctx=ctx)
  File "\lib\site-packages\tensorflow_core\python\eager\execute.py", line 67, in quick_execute
    six.raise_from(core._status_to_exception(e.code, message), None)
  File "<string>", line 3, in raise_from
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError:  Blas GEMM launch failed : a.shape=(1, 7), b.shape=(7, 7), m=1, n=7, k=7
     [[node dense_1/MatMul (defined at \lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1751) ]] [Op:__inference_keras_scratch_graph_691]

Function call stack:
keras_scratch_graph

我尝试在situations.json 文件中使用更多数据，尝试不同的损失函数和神经网络架构，但总是遇到某种错误，这就是其中之一。我知道这与输入形状有关，但我无法修复它。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

在输出中，您省略了打印 X 和 y 的部分。无论如何，在我看来你的形状是错误的。您应该检查您放入 fit 方法的 X 和 y 是否具有正确的形状。这是没有 json 的代码的修改版本，它可以正常工作，并且应该有助于获得正确的形状。

# tested with tf 1.14 and python 3.6
import tensorflow as tf
import numpy as np


X = np.array([[60, 60, -1, -1, -1, -5, 0], [60, 60, -1, -1, -1, -5, 0], [60, 60, -1, -1, -1, -5, 0]])
y = np.array([[0, 0], [0, 1], [11, 2]])

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(7,)),
    tf.keras.layers.Dense(7),
    tf.keras.layers.Dense(2)
])
model.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
model.fit(X, y, epochs=100)

作为旁注，如果您正在对 json 数据进行培训，您可能需要查看 tfrecords。