Python 3.x 使用tensorflow数据集和keras进行验证

我有两个数据集

dataset_train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(((x_train, mask_train), y_train))
dataset_dev   = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(((x_dev, mask_dev), y_dev))

还有keras模型

model = tf.keras.Model(...)

我想在

dataset\u train

上安装

模型

，并在

dataset\u dev

上验证它

model.compile('adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

model.fit(x=dataset_train, 
          epochs=args.epoch_num, 
          steps_per_epoch=1, 
          validation_data=dataset_dev,
          validation_steps=1)

我得到以下错误：

ValueError: ('Error when checking model input: expected no data, but got:', (<tf.Tensor 'IteratorGetNext_1:0' shape=(?, 512, 64, 12) dtype=float64>, <tf.Tensor 'IteratorGetNext_1:1' shape=(?, 512, 64, 1) dtype=float64>))

---

知道我做错了什么吗？

您的培训和验证集的形状是什么？因为从错误来看，您可能有不同的形状（（None，512，64，12）和（None，512，64，1）），序列集和验证集的形状是相同的。错误引用的是输入元组

（x\u dev，mask\u dev）

，其形状为

（（None，512，64，12）和（None，512，64，1））

。

model.fit(x=dataset_train, 
          epochs=args.epoch_num, 
          steps_per_epoch=1)