ValueError：“順序”層的輸入 0 與層不兼容：預期形狀 =（無，223461，5），找到形狀 =（無，5）

Question

我使用結合了 GRu 和 Conv1D 的模型。 當我想擬合模型時，出現以下錯誤：

ValueError：層“sequential_8”的輸入0與層不兼容：預期形狀=（無，223461，5），發現形狀=（無，5）

X_train 的形狀是 (223461, 5) ，而y_train 是 (223461,)

這是我的代碼：

verbose, epochs, batch_size = 0, 100, 64
n_timesteps, n_features, n_outputs = X_train.shape[0], X_train.shape[1], y_train.shape[0]
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_timesteps,n_features)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(GRU(64))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(n_outputs, activation='softmax'))
opt = Adam(learning_rate=0.01)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt , metrics=['accuracy'])
model.summary()

摘要的輸出是：

Model: "sequential_8"
_____  Layer (type)                Output Shape              Param #
=====  conv1d_8 (Conv1D)           (None, 223459, 64)        1024
        max_pooling1d_8 (MaxPooling  (None, 111729, 64)       0           1D)

        gru_7 (GRU)                 (None, 64)                24960
        dropout_14 (Dropout)        (None, 64)                0
        flatten_6 (Flatten)         (None, 64)                0
        dense_14 (Dense)            (None, 128)               8320
        dropout_15 (Dropout)        (None, 128)               0
        dense_15 (Dense)            (None, 223461)            28826469

===== Total params: 28,860,773 Trainable params: 28,860,773 Non-trainable params: 0
_____

在這里我面臨錯誤：

model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=verbose)
_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size, verbose=0)

Answer 1

根據您的模型，您的訓練數據x_train和y_train只是一個數據。

所以你的訓練數據必須擴大維度，像這樣：

X_train = X_train[None,:]
y_train = y_train[None,:]

或者使用 tensorflow 函數來做到這一點：

X_train = tf.expand_dims(X_train, axis=0)
y_train = tf.expand_dims(y_train, axis=0)

模型的輸出形狀為 (1,223461)

如果輸出不是你所期望的，這意味着你的模型設計是錯誤的。