继续训练预训练数据时的尺寸问题

Question

我想加载一个预先训练的h5文件，让我用python进行训练。但是，当我加载文件并尝试使用相同的训练命令进行训练时，它存在尺寸问题。输入尺寸为3，输出尺寸为1。

new_model=load_model("model-020-virtuell-test.h5")
score = new_model.evaluate(X_valid, y_valid, verbose=0)
print('Test loss 1:', score[0])
print('Test accuracy 1:', score[1])
#assert_allclose(model.predict(X_train),
#            new_model.predict(X_train),
#            1e-5)
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath,
                             monitor='val_loss',
                             verbose=0,
                             save_best_only=True,
                             mode='auto')

history = new_model.fit_generator(batcher(data_dir, X_train, y_train, batch_size, True),
                    samples_per_epoch,
                    nb_epoch,
                    max_q_size=1,
                    validation_data=batcher(data_dir, X_valid, y_valid, batch_size, False),
                    nb_val_samples=len(X_valid),
                    callbacks=[checkpoint],
                    verbose=1)

我收到一条错误消息，表示lambda输入具有4个维，但得到了array（2786,1）。

此代码的培训没有问题。

我只添加了load_model行，并希望继续训练该模型。

在这种情况下我应该改变什么？

谢谢。