Question

我有一个x_test数据：

x_test.shape
Out[11]: (13096, 30)

x_test.size
Out[16]: 392880

当我启动预测时，它会返回错误：

ValueError：检查输入时出错：预期lstm_1_input具有3个维，但数组的形状为（13096，30）

我的代码非常简单，我正在尝试运行预测函数：

test_df= pd.read_csv("Path_data")
model = load_model.("path_model")
Xnew = np.array(test_df)

# make a prediction

predictions = model.predict_classes(Xnew)

模型摘要：

Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm_1 (LSTM)                (None, 50, 100)           50400     
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (None, 50, 100)           0         
_________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM)                (None, 50)                30200     
_________________________________________________________________
dropout_2 (Dropout)          (None, 50)                0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 1)                 51        
=================================================================
Total params: 80,651
Trainable params: 80,651
Non-trainable params: 0

有人可以告诉我如何解决此问题？谢谢

Answer 1

您的变量x_test应该具有LSTM层所需的输入尺寸，该层是3D张量，形状为[批处理，时间步长，特征]

Answer 2

这是尺寸不匹配，模型期望将自己的数据记录记录为数组数组，即，如果您有图像i，则期望np.array([i])，请尝试：

x_train = np.array([ [i] for i in x_train])

这会将尺寸增加1

检查输入时出错：预期的lstm_1_input具有3个维度

2 个答案: