Python | Keras:ValueError:检查目标时出错：预期conv2d_3有4个维度，但得到了具有形状的数组（1006,5）

Keras在这个简单的例子中抛出了一条错误消息。我需要帮助。此外，是否有文档说明它对

Conv2D

和

Input

所期望的张量尺寸？花了太多的时间试图找到解决方案，并改变/旋转张量每一个方向

我的规格：Windows10x64、Python3.6（来自Anaconda3x64）、Keras2.09、TensorFlow 1.4.0

import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Conv2D, Input
from keras.utils.np_utils import to_categorical

n_samples, n_row, n_col, n_channels = 1006, 99, 81, 1

tX = np.random.rand(n_samples, n_row, n_col, n_channels)
tY = np.random.randint(0,5,n_samples)
inp = Input(shape=(n_row, n_col, n_channels))
lr = Conv2D(16, kernel_size=2, padding='same')(inp)
M = Model(inputs=inp, outputs=lr)
M.compile(optimizer='Adam',loss='categorical_crossentropy')
M.fit(tX, to_categorical(tY, num_classes=None))

给出错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2862, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-11-27bd9e59639d>", line 14, in <module>
    M.fit(tX, to_categorical(tY, num_classes=None))
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1581, in fit
    batch_size=batch_size)
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1418, in _standardize_user_data
    exception_prefix='target')
  File "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3_64\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 141, in _standardize_input_data
    str(array.shape))
ValueError: Error when checking target: expected conv2d_3 to have 4 dimensions, but got array with shape (1006, 5)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:\Program Files（x86）\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3\u 64\lib\site packages\IPython\core\interactiveshell.py”，第2862行，运行代码
exec（代码对象、self.user\u全局、self.user\n）
文件“”，第14行，在
M.fit（tX，to_分类（tY，num_类=无））
文件“C:\Program Files（x86）\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3\u 64\lib\site packages\keras\engine\training.py”，第1581行
批次大小=批次大小）
文件“C:\Program Files（x86）\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3\u 64\lib\site packages\keras\engine\training.py”，第1418行，在用户数据中
异常（前缀='target'）
文件“C:\Program Files（x86）\Microsoft Visual Studio\Shared\Anaconda3\u 64\lib\site packages\keras\engine\training.py”，第141行，输入数据
str（array.shape））
ValueError:检查目标时出错：预期conv2d_3有4个维度，但得到了具有形状的数组（1006，5）

问题是你的模型毫无意义。卷积的输出具有形状（1006、99、81、16），因为您使用此输出构建了一个模型，所以它也是模型的输出。您的标签具有形状（1006,5）。为了计算损失函数，两个形状都必须匹配，但由于它们不匹配，因此Keras会由于输出形状意外而引发错误

---

修复它的一个简单方法是在卷积后添加一个

Dense（5，activation=“softmax”）

层，并将其作为模型输出，然后输出形状将是（1006，5）。该层只是作为卷积输出上的分类器。

您在损失函数中使用了

分类交叉熵

，而您只生成了一个带有

ty

的标签。这就是它抛出这个错误的原因。或者在你的标签中有许多类别，并对它们进行一个热编码，或者根据Lynain更改你的损失函数，谢谢注意。在这个简短的例子中，这是我的打字错误。我纠正了它，但同样的错误仍然存在。有什么想法吗？你把标签改成分类了吗？是的，我用Keras的

改成了\u category

，但没有用。仍然抛出相同的错误。我还更新了最新的所有关键软件包（tensorflow，keras，…）嗨，Matias，谢谢你的回答。请把你的密码寄出去好吗？它在你的机器上工作吗？当我将您的建议作为

lr=Dense（5，activation=“softmax”）（lr）

应用时，我仍然有相同的错误。我开始认为python环境出了问题，而不是代码本身。@OlegMelnikov我认为您没有收到相同的错误消息，它可能不同，所以请将其包括在这里。Matias，我认为您还想在

Dense（）之前添加
flatte（）

：）当我添加两个变换时，它会工作

fit

。还在检查一些东西。