python - ValueError：数据基数不明确：x 大小：10 y 大小：1 请提供具有相同第一维的数据

Question

我正在尝试创建一个 Keras 模型。这是我的代码

init_data = np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0])
init_data = np.array(init_data,dtype="float").reshape(-1,1)

result_data = np.array([11.0])
result_data = np.array(result_data,dtype="float").reshape(-1,1)

stock_model = Sequential()
stock_model.add(LSTM(10, input_shape=(10,1), return_sequences=True))
stock_model.add(LSTM(5, activation="relu"))
return_sequences = True

stock_model.add(Dense(1))

sgd = SGD(lr=0.01)

stock_model.summary()
stock_model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=sgd, metrics=[tf.keras.metrics.mse])
stock_model.fit(init_data, result_data, epochs=100, verbose=1)

当我运行它时，我收到以下错误：

ValueError: Data cardinality is ambiguous:
  x sizes: 10
  y sizes: 1
Please provide data which shares the same first dimension.

我已经尝试了很多，但不幸的是还没有解决问题。我已经阅读了引用相同错误的其他问题，但我并没有真正理解我需要改变什么。

标签： pythontensorflowkeras

Answer 1

添加批次维度：

init_data = np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0])
init_data = np.array(init_data,dtype="float").reshape(1,-1,1) # <= add dimension here

result_data = np.array([11.0])
result_data = np.array(result_data,dtype="float").reshape(1,-1,1) # <= add dimension here

编辑：

对于二维数据：

init_data = np.array([[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0],[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0]])
init_data = init_data[..., tf.newaxis]