我想创建一个浅层网络，该浅层网络将采用矢量并将其通过网络。
我有一个大小为6的向量。vec = [0,1,4,5,1,4,5]
我的网络：
vec_a = Input(shape=(6,))
x_1 = Convolution1D(nb_filter=10, filter_length=1, input_shape=(1, 6), activation='relu')(vec_a)
x_1 = Dense(16, activation='relu')(x_1)
但我不断得到：
ValueError：输入0与层conv1d_1不兼容：预期 ndim = 3，找到的ndim = 2
拟合函数的训练数据的形状为： （36400，6）
答案 0 :(得分：1)
您必须调整输入数据的形状以使其具有正确的输入尺寸，例如：
your_input_array.reshape(-1, 6, 1)
此外，您的输入层应如下所示：
vec_a = Input(shape=(6,1))
原因是Conv1D中的1D与序列的使用有关。但是此序列可以在每个位置具有多个值的向量。在您的情况下，它是相同的，但是在最后一个维度中，您“仅有”一个长度为1的向量。