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machine-learning - 检查输入时出错：预期 dense_1_input 的形状为 (1500,) 但得到的数组的形状为 (1,)

问题描述

我只在配件部分出现错误。x_train 和 y-train 有问题吗？ 

 import keras
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import Dense
    model=Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=1500,init="random_uniform",activation='sigmoid',output_dim=1000))#input layer
    model.add(Dense(output_dim=100,init="random_uniform",activation='sigmoid'))#hidden layer
    model.add(Dense(output_dim=1,init='random_uniform',activation='sigmoid'))#output layer
    model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])#adam=batch gradent descent
    model.fit(x_train,y_train,epochs=50,batch_size=10)#epochs no of iteration
    y_pred =  model.predict(x_test)

标签： machine-learningdeep-learningsentiment-analysis

解决方案

正如错误消息所暗示的那样，您x_train应该是在第一层(1500,) 中给出的形状向量，input_dim=1500但看起来您正在传递x_train带有 shape 的向量(1,)。您必须更正要传递给模型的 x_train 的形状。

显示您正在读取数据并将其存储为的代码x_train。这将有助于查看错误在哪里。

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