确定输入张量的形状存在问题

Question

我正在开发一个推文分类器，我试图将我的模型从Tensorflow转换为TensorflowJS。但是，我在预测输入时遇到问题。

我使用tfjs-converter将Keras模型转换为Javascript，并加载了模型。

模型收到一个句子，该句子由Keras令牌生成器转换为一个数字序列，例如“ I like dogs”变成“ 1、17、32”，然后用零填充。我的模型期望尺寸为350的一维张量。

我尝试向JavaScript输入数字数组。 我不知道应该输入什么张量来进行预测。

我在Python中的模型如下：

model = Sequential()
model.add(embedding_layer)
model.add(Conv1D(256, 3, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(7, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=   ['acc',keras_metrics.precision(),keras_metrics.recall(),f1]

TensorflowJS返回以下错误消息： “错误：检查时出错：期望embedding_3_input具有形状[null，350]，但具有形状为[350,1]的数组。”