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python - Keras ValueError：输入 0 与 flatten_11 层不兼容

问题描述

尝试遵循https://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html上的教程，以便为少量训练数据训练模型，使用预先存在的词嵌入。

我遇到的问题是，当我尝试运行 1D Convnet 时，出现错误：

Input 0 is incompatible with layer flatten_11: expected min_ndim=3, found ndim=2

我的张量的尺寸是：

数据张量形状：(91, 1000) 标签张量形状：(91, 3)

问题在于这部分代码：

sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
    embedded_sequences = embedding_layer(sequence_input)
    x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_sequences)
    x = MaxPooling1D(5)(x)
    x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
    x = MaxPooling1D(5)(x)
    x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
    x = GlobalMaxPooling1D()(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(3, activation='relu')(x)
    preds = Dense(len(labels_index), activation='softmax')(x)

    model = Model(sequence_input, preds)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='rmsprop',
                  metrics=['acc'])

    model.fit(x_train, y_train,
               batch_size=128,
               epochs=10,
               validation_data=(x_val, y_val))

没有展平，它会反馈错误：

Error when checking target: expected dense_25 to have shape (33,) but got array with shape (3,)

我正在尝试找出我需要更改的位置和内容以确保尺寸正常工作，但是我还没有设法弄清楚我到底需要更改什么。任何帮助将不胜感激。

标签： pythontensorflowkeras

解决方案

您应该关注没有 Flatten 的错误，因为您已经在使用 1D 卷积，它不需要 flatten 传递给 Dense。

实际的错误是抱怨虽然目标是 (3,) 这是您的标签，但您的最终密集层输出 33 个值。所以它看起来不像len(labels_index) == 33你的数据中的 3。

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