检查目标时发生错误：预期density_Dense2具有形状*，但具有形状*的数组

Question

我在tensorflow中迈出了第一步。请帮助我理解错误并找到解决方法。

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

require('@tensorflow/tfjs-node');

const xsPatterns = tf.tensor([
  [1, 2, 3, 4],
  [5, 6, 7, 8],
  ...
  [9, 10, 11, 12],
]);
const ysCategories = tf.tensor([0, 1, 2]);


const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 4, inputShape: xsPatterns.shape activation: 'relu' }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 3, activation: 'softmax' }));
model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'categoricalCrossentropy', metrics: ['accuracy'] });
model.fit(xsPatterns, ysCategories, { epochs: 500 });

我得到了错误：

检查输入时出错：预期density_Dense1_input具有3个维度。但是得到了形状为3,4的数组

我的目标是将数组传递为[1, 2, 3, 4]并得到1之类的答案； 我有一个带有数字（xsPatterns）的数组，它是一个“模式”。我有一个带有数字（ysCategories）的数组，它是一个“类别”；

我该如何实现？