ValueError：层“max_pooling1d”的输入 0 与层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=4。 收到完整形状：（无，51644、29、32）

Question

我正在构建一个 CNN 1D model 用于二进制分类，我使用的文件是 csv 文件我该如何解决这种错误？....提前致谢

这是我的代码： 在这里输入图片描述 在这里输入图片描述

错误是：ValueError：层“max_pooling1d”的输入 0 与层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=4。 已收到完整形状：（无、51644、29、32）在此处输入图片描述

Answer 1

您的数据是 2D（类似图片），而您正在尝试使用接受 1D 对象（序列）的 model。 您需要使用 model 来接受您想要使用的数据类型，或者您需要转换您的数据以适合您的 model。

Answer 2

将input_shape从(train_shape[0], train_shape[1], 1)更改为(train_shape[1], 1) 。 当您使用Conv1D时，假设您正在使用序列数据。 所以在这种情况下train_shape[0]是batch_size ， train_shape[1]是number of time-steps即sequence length ，最后一个1是每个时间戳number of features 。

重要的是， keras不需要您输入batch_size ，它自动默认为None并且输入形状自动变为(None, train_shape[1], 1) ，这样它就可以使用任何批量大小，所以不需要输入第一个维度。 但是，如果您想自己输入batch size ，请使用batch_input_shape而不是input_shape 。

还要在 output 层中使用softmax function 而不是sigmoid ，因为 output 层中有多个神经元。