Question

我试图用keras编写一些示例，但是在检查目标时发生了一些错误错误：预期density_2具有形状（2，）但具有形状（1，）的数组

我尝试更改input_shape，但不起作用

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy

print "hello"

input=[[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8]]
input=numpy.array(input, dtype="float")
# input=input.reshape(8,1)
output=[[1],[0],[1],[0],[1],[0],[1],[0]]
output=numpy.array(output, dtype="float")



(trainx,testx,trainy,testy)=train_test_split(input, output, test_size=0.25, random_state=42)
lb = LabelBinarizer()
trainy=lb.fit_transform(trainy)
testy=lb.transform(testy)

model=Sequential()
model.add(Dense(4,input_shape=(1,),activation="sigmoid"))
# model.add(Dense(4,activation="sigmoid"))
# print len(lb.classes_)
model.add(Dense(len(lb.classes_),activation="softmax",input_shape=(4,)))
INIT_LR = 0.01
EPOCHS = 20
print("[INFO] training network...")
opt = SGD(lr=INIT_LR)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt,metrics=["accuracy"])
H = model.fit(trainx, trainy, validation_data=(testx, testy),epochs=EPOCHS, batch_size=2)

Answer 1

由于您有两个类别，因此在最终的“密集”层中可以有一个神经元，并可以使用S型激活。或者，如果您想使用softmax，则需要像这样创建一个y的热编码。

(trainx,testx,trainy,testy)=train_test_split(input, output, test_size=0.25, random_state=42)
trainy = keras.utils.to_categorical(trainy, 2)
testy = keras.utils.to_categorical(testy, 2)

Answer 2

您应该使用“ from tensorflow.python.keras.xx”而不是“ from keras.xx”。这样可以防止它收到如下错误：“ AttributeError：模块'tensorflow'没有属性'get_default_graph'

keras错误：检查目标时发生错误：预期density_2的形状为（2，），但数组的形状为（1，）

2 个答案: