Python 如何修复Keras展平层的错误？

这是我的密码

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(1,11)),    
    keras.layers.Dense(4, activation='relu'),   
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')  
]
)

我的数据是1000行11列（模型的11个输入）。所以为了使NN的输入层变平，我使用了展平。这给了我一个错误：

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 1, 11) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1, 11), dtype=tf.float32, name='flatten_1_input'), name='flatten_1_input', description="created by layer 'flatten_1_input'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 11).

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看起来您的输入形状已经是

（num\u inputs，11）

，所以您不需要展平它。取出

展平层应该可以解决这个问题。
看起来您的输入形状已经是
（num\u inputs，11）
，所以您不需要展平它。去掉
展平
层应该可以解决这个问题。
要解决这个问题，需要更多的代码（特别是输入部分）。此外，这看起来像是一个维度作为错误点，因此打印输入的形状以确保它是您认为的形状。使用
Keras.layers.input（）
而不是
Keras.layers.Flatten（）
。我尝试了Keras.layers.input（input\u shape=（1,11）），但它给了我一个错误！要解决这个问题，需要更多的代码（尤其是输入部分）。此外，这看起来像是一个维度作为错误点，因此打印输入的形状以确保它是您认为的形状。使用
Keras.layers.input（）
而不是
Keras.layers.Flatten（）
。我尝试了Keras.layers.input（input\u shape=（1,11）），但它给了我一个错误！这很有道理，谢谢！如果我取出该行，这会移除NN的输入层吗？或者我该如何用一行替换这一行来定义我的输入层？我很久没有使用keras了，但是如果我没记错的话，你必须将
input\u shape=（11）
添加到新的第一层（
keras.layers.Dense（4，activation='relu'，input\u shape=（11））
）哦，看来我错了，您必须将第一层更改为
keras.layers.Dense（4，activation='relu'，input_dim=11）
，运行时不会出错，谢谢！如果这解决了您的问题，请随意将其标记为正确。很高兴我能帮忙！这很有道理，谢谢！如果我取出该行，这会移除NN的输入层吗？或者我该如何用一行替换这一行来定义我的输入层？我很久没有使用keras了，但是如果我没记错的话，你必须将
input\u shape=（11）
添加到新的第一层（
keras.layers.Dense（4，activation='relu'，input\u shape=（11））
）哦，看来我错了，您必须将第一层更改为
keras.layers.Dense（4，activation='relu'，input_dim=11）
，运行时不会出错，谢谢！如果这解决了您的问题，请随意将其标记为正确。很高兴我能帮忙！