Numpy Keras阵列输入错误

我得到以下错误：

ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 6 arrays but instead got the following list of 3 arrays: [array([[ 0,  0,  0, ..., 18, 12,  1],
       [ 0,  0,  0, ..., 18, 11,  1],
       [ 0,  0,  0, ..., 18,  9,  1],
       ...,
       [ 0,  0,  0, ..., 18, 15,  1],
       [ 0,  0,  0, ..., 18,  9,  ...

在我的keras模型中

我认为模型有误

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当我将输入输入输入到模型时，就会发生这种情况。同样的输入在另一个程序中工作得非常好。

如果没有更多信息，就不可能诊断出您的确切问题

我通常根据我的训练数据

X

指定第一层的

input\u shape

参数

e、 g

我想你会希望

X

看起来像这样：

   [
    [[ 0,  0,  0, ..., 18, 11,  1]],
    [[ 0,  0,  0, ..., 18,  9,  1]],
   ....
   ]

因此，您可以尝试使用以下行重塑它：

X = np.array([[sample] for sample in X])

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问题实际上来自于向网络提供错误的输入

在我的例子中，问题是我的自定义图像生成器将整个数据集作为输入传递，而不是某对图像标签。这是因为我认为Keras的generator.flow（x，y，批次大小）内部已经有一个产量结构，但是正确的generator结构应该如下所示（具有单独的产量）：

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我意识到这个问题很老，但可能会为查找问题节省一些时间。

再次，获取相同的错误值错误：检查模型输入时出错：传递给模型的Numpy数组列表的大小不是模型预期的大小。期望看到6个数组，但得到了以下3个数组的列表：[array（[[[0,0,0，…，18,12,1]]，[[0,0,0，…，18,11,1]]，[[0,0,0,0，…，18,18,9,1]]，…，[[0,0，…，18,15,1]][[0，0，0，…。从错误代码中可以看出，您试图输入一个包含三个数组的列表。您需要确保您的训练数据与上面显示的X类似。我的训练方式与keras的官方示例代码相同。我的输入数据的形状为（10000，68）。我看不出需要6个数组的位置和方式。没有任何层具有将6个数组作为输入的形状。你是如何提出建议的？我不会调试你链接到的300行代码。如果你想要更多的反馈，你必须找到相关的代码以包含在你的问题中。不，我不是要求调试。我只是问你是如何猜到的初始修复？需要6个阵列，3个阵列…在每个示例的修复中都有一个新阵列…我想理解它将有助于我进行调试。谢谢。

X = np.array([[sample] for sample in X])

def generator(batch_size):

(images, labels) = utils.get_data(1000) # gets 1000 samples from dataset
labels = to_categorical(labels, 2)

generator = ImageDataGenerator(featurewise_center=True,
                 featurewise_std_normalization=True,
                 rotation_range=90.,
                 width_shift_range=0.1,
                 height_shift_range=0.1,
                 zoom_range=0.2)

generator.fit(images)

gen = generator.flow(images, labels, batch_size=32)

while 1:
    x_batch, y_batch = gen.next()
    yield ([x_batch, y_batch])