ValueError：检查输入时出错：预期embedding_1_input具有形状（256，）但具有形状（1，）的数组

Question

在this tutorial中运行代码时出现一些错误。我想预测一些测试数据。当我运行以下命令时，它将起作用：

res = model.predict(test_data[0:2], verbose=1)   # this works
[[0.25896776]
 [0.9984256 ]]

但是，当我运行以下代码时：

res = model.predict(test_data[0], verbose=1)     # this does not work 

它给了我以下错误：

ValueError: Error when checking input: expected embedding_1_input to have shape (256,) but got array with shape (1,)

This是test_data[0]的形状和细节。我该如何解决这个问题？

Answer 1

简短答案：使用test_data[0:1]代替test_data[0]。

长答案：Keras / TF模型适用于批处理输入样本。因此，当您仅给他们一个输入样本时，它的形状仍应为(1, sample_shape)。但是，当像test_data那样切片test_data[0]数组时，它会为您提供第一个元素，其中第一个轴/维度被删除，即形状为(sample_shape,)（在这种情况下为{{1 }}。要解决此问题，请使用(256,)以保留第一个轴/尺寸（即形状为test_data[0:1]）。