Question

好吧，所以我正在作为项目的一部分尝试使用keras，但遇到了以下我似乎无法解决的错误： ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (205087,) but got array with shape (1,) 我的代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

def iterdata():
    while(True):
        for d in data: #data is already defined in my script
            val=tf.keras.utils.to_categorical(d, num_classes=vocab_size) #this is the one_hot vector that causes troubles
            yield val, 0
word = Input(shape=(vocab_size,))
encode = Dense(1, activation=None)
encoded = shared_encode(word)

model = Model(inputs=word, outputs=encoded)
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
H = model.fit_generator(iterdata(), 
        epochs=10,
        steps_per_epoch=10) #according to the Traceback, error happens while running this line

正在运行：

for d in iterdata():
    print(d[0].shape)

正确打印(205087,) 因此，我不知道该怎么办，我确实尝试改为产生np.asarray([val])，但仍然遇到相同的错误。关于如何解决此问题的任何想法？

Answer 1

我找到了解决方法。万一发生这种情况，您需要知道keras会分批接收输入，因此您的数组需要更深一层。在我的情况下，将其重塑为(1,205807)可以解决此问题，因为它与生成它的事实或任何其他原因无关，该格式与预期不符。

例如，如果您的模型接受如下数据： [1,2,3]，您需要[[1,2,3]]

ValueError：（205087，）但得到（1，），对keras中的onehot向量使用fit_generator

1 个答案: