Python Keras输入形状,输入列表的简单数组
其中,每个数组([x1,x2,x3,…,x15])表示单个输入Python Keras输入形状,输入列表的简单数组,python,tensorflow,keras,reshape,Python,Tensorflow,Keras,Reshape,其中,每个数组([x1,x2,x3,…,x15])表示单个输入 [array([0. , 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0. , 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0. ]) array([0.04166667, 0.1
[array([0. , 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333,
0.08333333, 0.08333333, 0. , 0.08333333, 0.08333333,
0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0.08333333, 0. ])
array([0.04166667, 0.10416667, 0.10416667, 0.08333333, 0. ,
0.10416667, 0.10416667, 0.02083333, 0.10416667, 0.08333333,
0. , 0. , 0.125 , 0.125 , 0. ])
array([0.04166667, 0. , 0.125 , 0.10416667, 0.02083333,
0.125 , 0.125 , 0.02083333, 0.10416667, 0. ,
0.02083333, 0.02083333, 0.14583333, 0.14583333, 0. ])
...
array([0.4375 , 0.0625 , 0. , 0. , 0. ,
0.0625 , 0. , 0.25 , 0. , 0.08333333,
0.04166667, 0.02083333, 0. , 0.04166667, 1. ])
array([0.45833333, 0. , 0.02083333, 0.02083333, 0.02083333,
0.08333333, 0. , 0.25 , 0. , 0.08333333,
0.04166667, 0.02083333, 0. , 0. , 1. ])
array([0.5 , 0. , 0. , 0.02083333, 0.02083333,
0. , 0.02083333, 0.27083333, 0.02083333, 0.10416667,
0.0
4166667, 0. , 0. , 0. , 1. ])]
进入模型
model = Sequential()
model.add(Dense(15, input_dim=15, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(16, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(14, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
投诉:
ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (15,) but got array with shape (1,)
如何重塑输入数据以适应此模型?它不希望内部有一个numpy数组,它应该是内部列表,但只能是最顶层的数组
X_train = np.array([x.tolist() for x in df['board_in'].values])
y_train = df['target']
y_train = np.array([y for y in df['target'].values])