ConvID函数显示错误

Question

我写了以下内容

 from keras.layers import InputLayer, Conv1D, Dense, Flatten, MaxPooling1D
 from keras.models import Sequential

 model = Sequential()
 model.add(InputLayer(input_shape=data_x.shape[1:]))
 model.add(Conv1D(filters = 50, kernel_size = 10, activation ='relu'))
 model.add(MaxPooling1D(strides=8))
 model.add(Conv1D(filters=50, kernel_size=10, activation= 'relu' ))
 model.add(MaxPooling1D(strides=8))
 model.add(Flatten())
 model.add(Dense(units=1, activation='softmax'))

但是出现了以下错误。

TypeError Traceback（最近一次调用最后一次）  in（） ----＆GT; 1个model.add（Conv1D（过滤器= 50，kernel_size = 10，激活=＆＃39; relu＆＃39;）

TypeError： init （）至少需要3个参数（给定2个）

Answer 1

问题出在您的InputLayer上。你需要提供一个整数元组

  

（length，number_of_channels）。

data_x的形状是什么？

如果只有一个频道，请尝试model.add(InputLayer(input_shape=(data_x.shape[1], 1)))

顺便问一下，你的预期产量是多少？如果是二进制，则应使用activation='sigmoid'代替activation='softmax'。