检查目标时出错：预期density_2具有2维，但数组的形状为（2，3，3）

Question

我具有以下标签：[“ user”，“ user2”，“ user3”]

这是我的预处理程序

data = np.array(data, dtype="float32")/ 255.0
labels = np.array(labels)

lb = preprocessing.LabelBinarizer()
transfomed_label = lb.fit_transform(labels)

print(transfomed_label)

data = data.transpose()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, transfomed_label, 
test_size=0.25, random_state=111)

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, len(lb.classes_))
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, len(lb.classes_))

我的打印返回[[1 0 0] [0 0 1] [0 1 0]]

我不太确定如何解决此错误。错误发生在：

model.fit(X_train, y_train, 
          batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1)

我在第二次密集之前就压扁了。

Answer 1

我已经解决了这个问题。当我适合并转换标签时，我需要使用transformd_label [1 ,:]。我只需要上课，我既上课也上课。