【发布时间】:2016-02-01 07:41:16
【问题描述】:
我正在努力在 Keras 中构建模型。我想以input=10 和output=3 的形式传递我的所有功能。但是,一旦我运行下面的代码
def build_model(input_dim, output_classes):
print 'Creating model ...', time.time() - start, mprof.memory_usage()
model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=input_dim, output_dim=8, activation=relu))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(input_dim=8, output_dim=6, activation=relu))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(output_dim=output_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta')
我遇到了一个错误:
ValueError: ('shapes (35,9) and (10,8) not aligned: 9 (dim 1) != 10 (dim 0)', (35L, 9L), (10L, 8L))
Apply node that caused the error: Dot22(<TensorType(float32, matrix)>, <TensorType(float32, matrix)>)
Inputs types: [TensorType(float32, matrix), TensorType(float32, matrix)]
Inputs shapes: [(35L, 9L), (10L, 8L)]
Inputs strides: [(36L, 4L), (32L, 4L)]
Inputs values: ['not shown', 'not shown']
在我的例子中,模型初始化的正确参数是什么?
【问题讨论】:
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你确定
input_dim是一个标量吗? -
请发布
input_dim和output_classes的值。
标签: python python-2.7 neural-network keras