如何检查Keras中的输入数组形状？

这是模型

model = Sequential()
model.add(Reshape((3,150,150), input_shape=(150,150,3)))
model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
print(model.output_shape)
model.add(Conv2D(64,(3,3), activation='relu'))
print model.output_shape


(None, 5, 152, 150)
(None, 3, 150, 64)

当我尝试输入数据时，我得到了这个

ValueError: Error when checking target: expected conv2d_35 to have 4 dimensions, but got array with shape (32, 1)

输出形状似乎没有给我层看到的东西。输出形状打印正确的4维（无（批大小约为32），3150,64）时，图层显示（32,1）

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我做错了什么？为什么这个形状是（32,1）？

您的数据没有4维，您的数据有形状（32,1）

另一方面，您的模型需要具有4个维度的数据：（无、3150、64）

模型的输出形状必须与数据的形状相同（Y）

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使用model.summary一次查看所有形状

这会显示图层的形状，但不会显示数据本身的形状。我正在传递图像。他们怎么可能是（32,1）？这就是为什么我想在传入数据数组时检查它。32是批量大小，但为什么只减少到1？哦，也许这些是输出——y而不是X。是的，这是输出，keras称之为“目标”。你需要让你的模型以这个形状结束。例如，可以通过在末尾添加一个

flatte（）

和一个“稠密（1）”层来实现。（注意激活功能，它们也必须与您的目标匹配）。啊，好的。是否有方法在输入目标数据时检查其形状？这样我就可以确认它与模型的输出形状匹配了？你是如何输入数据的？您拥有的输出数据的形状为（32,1）。如果它是一个numpy数组，你只需要执行“mydata.shape”就可以了。