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python - Keras：输入 0 与层 conv1d_5 不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2

问题描述

我是 Keras 的初学者。我在这里使用一个包含 20 个特征的简单数据集作为回归模型。我不断收到预期 ndim=3 的错误，发现 conv2d 层的 ndim=2。这是我的代码：

def buildreg():
    regressor=Sequential()
    regressor.add(Dense(units=170,input_dim=20))
    regressor.add(Dense(units=25))
    regressor.add(Conv1D(16,5))
    regressor.add(Dense(units=100))
    regressor.add(Dense(units=55))
    regressor.add(Dense(units=10))
    regressor.add(Dense(units=60))
    regressor.add(Dense(units=1))
    regressor.compile(optimizer='adam',loss='mean_absolute_error')
    return regressor
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
model=KerasRegressor(build_fn=buildreg,batch_size=15,epochs=20)

输入是一个具有 20 个特征的数据框。数据集是一个非常小的数据集，大约 1k 行。我完全清楚它会过拟合的事实。处理得当。数据与 MLPRegressor 一起工作得很好。

标签： pythontensorflowkerasdeep-learningneural-network

解决方案

1) 如果您想使用 Conv1D，则使用 Conv1D 作为第一层并指定 input_shape 如下

input_shape=(N_features, 1)

并将您的火车重塑为形状（nb_of_examples，nb_of_features，1）。

因此，您修改后的代码将如下所示，

Processed--XTRAIN = Processed--XTRAIN.reshape(1457,20,1)

def buildreg():
    regressor=Sequential()
    regressor.add(Conv1D(16,5,input_shape=(20, 1)))
    regressor.add(Dense(units=170,input_dim=20))
    regressor.add(Dense(units=25))
    regressor.add(Dense(units=100))
    regressor.add(Dense(units=55))
    regressor.add(Dense(units=10))
    regressor.add(Dense(units=60))
    regressor.add(Dense(units=1))
    regressor.compile(optimizer='adam',loss='mean_absolute_error')
    return regressor
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
model=KerasRegressor(build_fn=buildreg,batch_size=15,epochs=20)

2）否则，您可以删除卷积层并构建简单的ANN模型。只需使用 Dense 层来构建您的模型。

你的代码看起来像这样

def buildreg():
    regressor=Sequential()
    regressor.add(Dense(units=170,input_dim=20))
    regressor.add(Dense(units=25))
    regressor.add(Dense(units=100))
    regressor.add(Dense(units=55))
    regressor.add(Dense(units=10))
    regressor.add(Dense(units=60))
    regressor.add(Dense(units=1))
    regressor.compile(optimizer='adam',loss='mean_absolute_error')
    return regressor
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
model=KerasRegressor(build_fn=buildreg,batch_size=15,epochs=20)

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