Python深度学习Keras：维数错误：预期为3，形状为2 我是Keras，深度学习lib库，需要你的帮助。生成的模型没有错误，但在调用model.fit（X，y）时存在以下问题：

这个和这个相似 我的y列矩阵是一个包含多行和一列的矩阵

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其中一个解决方案是使用二进制1热编码将y转换为3d张量。有这样的例子吗？

你在找这样的东西吗

>b=np.arange(640)
>b.reshape(16,40).shape
 (16, 40)
>c=b.reshape(1,16,40)
>c.shape
 (1, 16, 40)

您可以使用：

from keras.utils import np_utils
np_utils.to_categorical(y_train, n_classes)

对于一个热编码，其中y_列是一个列类向量，n_类是一个类的总数

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但是，基于错误描述中提到的是（16,40），而不是（Nx1），我怀疑您的X也可能有问题。

您能提供您的网络架构吗？

from keras.utils import np_utils
np_utils.to_categorical(y_train, n_classes)