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python - Keras LSTM - “检查模型目标时出错：预期没有数据，但得到：”数据

问题描述

我正在做简单的序列预测。我的模型和数据如下所示：

def generate_rnn(input_shape):
    In = Input(shape=(input_shape[1], 1))
    x = LSTM(4)(In)
    x = Flatten()(x) # I tried both with and without flatten, same results
    Out = Dense(1)(x)
    
    model = Model([In, Out])
    model.compile(optimizer=Adam(), loss='MSE', metrics=['mse'])
    
    return model

X = np.random.rand(100, 5)
y = np.random.rand(100, 1)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)

rnn = generate_rnn(X.shape)
rnn.fit(X, y, epochs=10)

第一次运行程序时，在函数调用时，rnn.fit()我收到以下错误消息：

文件“C:\Users\achib\Anaconda3\envs\deep\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\backend.py”，第 1237 行，在 dtype 中返回 x.dtype.base_dtype.name

AttributeError：“NoneType”对象没有属性“dtype”

如果我rnn.fit()在控制台中再次运行，我会收到以下错误消息：

ValueError: ('检查模型目标时出错：预期没有数据，但得到：',

然后我的y变量被打印出来。我之前在 Keras 使用过 LSTM 网络，但这是我第一次遇到这样的问题？有什么帮助吗？

标签： pythonkeraslstm

解决方案

模型类的文档-> https://keras.io/api/models/model/#model-class

据此，模型类必须将输入和输出作为不同的参数接收，而不是作为同一列表的一部分。就是这样——

ValueError: ('检查模型目标时出错：预期没有数据，但得到：',

方法。模型的目标变量 (y) 为空。因此，删除方括号应该会有所帮助。

希望这有帮助。

愿原力与你同在。

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