Keras - “ValueError：檢查目標時出錯：預期activation_1具有形狀（無，9）但得到的數組具有形狀（9,1）

Question

我正在構建一個 model 將文本分類為 9 層之一，並且在運行它時出現此錯誤。 激活 1 似乎是指卷積層的輸入，但我不確定輸入有什么問題。

num_classes=9
Y_train = keras.utils.to_categorical(Y_train, num_classes)
#Reshape data to add new dimension
X_train = X_train.reshape((100, 150, 1)) 
Y_train = Y_train.reshape((100, 9, 1)) 
model = Sequential() 
model.add(Conv1d(1, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 1))) 
model.add(Dense(num_classes)) 
model.add(Activation('softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
model.fit(x=X_train,y=Y_train, epochs=200, batch_size=20)

運行此程序會導致以下錯誤：

“ValueError：檢查目標時出錯：預期activation_1具有形狀（無，9）但得到的數組形狀為（9,1）

Answer 1

您的代碼中有幾個拼寫錯誤和錯誤。

1. Y_train = Y_train.reshape((100,9))

2. 由於您將X_train重塑為 (100,150,1)，我猜您的輸入步長為 150，通道為 1。因此對於Conv1D ，（您的代碼中有錯字） input_shape=(150,1) 。

3. 在輸入密集層之前，您需要將 conv1d 的 output 展平。

import keras
from keras import Sequential
from keras.layers import Conv1D, Dense, Flatten

X_train = np.random.normal(size=(100,150))
Y_train = np.random.randint(0,9,size=100)

num_classes=9
Y_train = keras.utils.to_categorical(Y_train, num_classes)
#Reshape data to add new dimension
X_train = X_train.reshape((100, 150, 1)) 
Y_train = Y_train.reshape((100, 9)) 
model = Sequential() 
model.add(Conv1D(2, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(150,1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) 

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 
model.fit(x=X_train,y=Y_train, epochs=200, batch_size=20)