Python 期望看到1个数组，但得到了以下3个数组的列表

我正在与keras一起进行情绪分析项目，因为我是keras的新手，我没有任何解决此问题的想法： 这是我的keras模型

       model = Sequential()

      model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='elu', padding='same', 
      input_shape=(15, 512)))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Dropout(0.25))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=2, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=2, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=2, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Conv1D(32, kernel_size=2, activation='elu', padding='same'))
      model.add(Dropout(0.25))
      model.add(Flatten())
      model.add(Dense(256, activation='tanh'))
      model.add(Dense(256, activation='tanh'))
     model.add(Dropout(0.5))
     model.add(Dense(2, activation='softmax'))

   ......preprocessing for new input.....

  pred = model.predict(np.array(final))
  print("%s sentiment; %f%% confidence" % (labels[np.argmax(pred)], pred[0] 
  [np.argmax(pred)] * 100))

****假设final作为输入 当我想预测输入的情绪时，我会面临这样的错误：

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 1 array(s), but instead got the following list of 3 arrays: [array([[ 
0.08031651,  0.05684812,  0.22872323, ..., -0.19047852

对不起，如果这是一个如此愚蠢的问题！我知道这在SOF中被问了好几次，但他们的大部分建议我都做了，因为我对kras了解不多，所以对我来说似乎不实用

---

非常感谢

删除您的代码，将此代码添加到该链接中的代码之后

from nltk import word_tokenize
import numpy as np


vector_size=512
padding=np.zeros((vector_size ))
sentences=['im so happy','you are beautiful','i got scolded today']

final=[]
for sentence in sentences:
    temp=[]
    words=word_tokenize(sentence)
    for word in words:
        if word in X_vecs:
            temp.append(X_vecs[words])

    #padding to get length of 15
    for i in range(15-len(temp)):
        temp.append(padding)
    final.append(temp)



predictions = model.predict(np.array(final))

for prediction in predictions:
    print("%s sentiment; %f%% confidence" % (labels[np.argmax(prediction)], prediction[np.argmax(prediction)] * 100))

---

你能把这个报告给我吗？如果有效，我将解释代码。

好吧。。。您的输入数据应该是“一”数组。不是三个数组。问题在于

fit

或

predict

或类似方法。您在准备数据时出错。你能添加一些数据准备代码吗？@VikasNS使用了这个代码并添加了一些代码用于预测，在对输入句子进行了一些预处理之后，我的预测代码的其余部分是：italic bold'words=nltk。word_tokenize（evalstence）for word in words:if word in X_vecs:final.append（X_vecs[words]）打印（“我找到你的声音”）pred=model.predict（np.array（final））与我的gensim相关的X-vecmodel@VikasNS我知道这可能与我的健康状况或预测有关，但我不知道如何解决它！我的输入形状是15，当我得到一个长度为15的句子时，一切都正常，但如果我将输入更改为3长度，例如，我将面临新的错误：ValueError：检查输入时出错：预期conv1d_1_输入具有形状（15，512），但获得了具有形状（3，512）的数组***512是我的窗口大小word2vec@DanielMöller我知道，但我不知道如何修复它谢谢你的注意，我用你的样本运行它，下面是我的错误：ValueError：检查输入时出错：预期conv1d_1_输入有3维，但得到了形状为（3，1）的数组当然，这是行错误：predictions=model.predict（np.数组（最终））我只是想说谢谢你的关注和分享你的创造性解决方案，这个问题似乎已经解决了！！但不幸的是，我的想法是错误的，我想知道它是否与糟糕的例子有关，感谢百万富翁，我知道你的意思，，，我只是想如果这个问题与填充方法有关，，，我将用强大的语料库将您的代码调整为我的原始代码，希望它能起作用-我将很快报告我的结果。感谢Aloothi Vikas NS，尽管我尝试使用您的解决方案，但我仍在与该错误作斗争，您有什么想法解决它吗？这是我的错误：ValueError:检查输入时出错：预期conv1d_1_输入具有三维，but got阵列具有形状（1,15）