如何修复 Keras Flatten 图层的错误？答案

【问题标题】：How to fix error with Keras Flatten layers?如何修复 Keras Flatten 图层的错误？
【发布时间】：2021-05-18 22:31:07
【问题描述】：

这是我的代码

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(1,11)),    
    keras.layers.Dense(4, activation='relu'),   
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  
]
)

我的数据是 1000 行，11 列（模型的 11 个输入）。因此，为了使我使用的 NN 的输入层变平。这给了我错误：

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 1, 11) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1, 11), dtype=tf.float32, name='flatten_1_input'), name='flatten_1_input', description="created by layer 'flatten_1_input'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 11).

【问题讨论】：

解决更多代码（尤其是输入部分）需要的问题。此外，这看起来像错误点的维度，因此打印输入的形状以确保它是您认为的。
使用Keras.layers.Input() 而不是Keras.layers.Flatten()。
我试过 keras.layers.Input(input_shape=(1,11)) 但它给了我一个错误！

标签： python tensorflow machine-learning keras neural-network

【解决方案1】：

您的输入形状似乎已经是(num_inputs, 11)，因此您不需要将其展平。取出Flatten 层应该可以解决这个问题。

【讨论】：

有道理，谢谢！如果我取出这条线，这会删除我的 NN 的输入层吗？或者我如何用一条线替换这条线来定义我的输入层？
好久没用过keras了，不过如果我没记错的话你得把input_shape=(11)加到新的第一层(keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_shape=(11)))
哎呀好像我错了，你得把第一层改成keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_dim=11)
如果这解决了您的问题，请随时将其标记为正确。很高兴我能帮上忙！