Python ValueError:无法将包含99872个元素的张量重塑为[1125,1,8]

我正在尝试制作一个样本大小为125*8的模型 我的输入形状是（12484,8），但我给出了以下错误：

ValueError:无法重塑包含99872个元素的张量的形状 [1125,1,8]（1000个元素）用于带有输入的“重塑_9”（op:“重塑”） 形状：[112484,1,8]，[4]和输入张量计算为部分 形状：输入=[1125,1,8]

输出

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InvalidArgumentError                      Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in _create_c_op(graph, node_def, inputs, control_inputs)
   1588   try:
-> 1589     c_op = c_api.TF_FinishOperation(op_desc)
   1590   except errors.InvalidArgumentError as e:

InvalidArgumentError: Cannot reshape a tensor with 99872 elements to shape [1,125,1,8] (1000 elements) for 'Reshape_9' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,12484,1,8], [4] and with input tensors computed as partial shapes: input[1] = [1,125,1,8].

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-89-4e8b18efb44b> in <module>()
      1 #x_train= tf.reshape(x_train,[-1,288, 512, 3])
      2 
----> 3 x_train= tf.reshape(x_train,[1,125,1,8])
      4 
      5 

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_array_ops.py in reshape(tensor, shape, name)
   7429   if _ctx is None or not _ctx._eager_context.is_eager:
   7430     _, _, _op = _op_def_lib._apply_op_helper(
-> 7431         "Reshape", tensor=tensor, shape=shape, name=name)
   7432     _result = _op.outputs[:]
   7433     _inputs_flat = _op.inputs

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py in _apply_op_helper(self, op_type_name, name, **keywords)
    785         op = g.create_op(op_type_name, inputs, output_types, name=scope,
    786                          input_types=input_types, attrs=attr_protos,
--> 787                          op_def=op_def)
    788       return output_structure, op_def.is_stateful, op
    789 

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in create_op(self, op_type, inputs, dtypes, input_types, name, attrs, op_def, compute_shapes, compute_device)
   3412           input_types=input_types,
   3413           original_op=self._default_original_op,
-> 3414           op_def=op_def)
   3415 
   3416       # Note: shapes are lazily computed with the C API enabled.

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in __init__(self, node_def, g, inputs, output_types, control_inputs, input_types, original_op, op_def)
   1754           op_def, inputs, node_def.attr)
   1755       self._c_op = _create_c_op(self._graph, node_def, grouped_inputs,
-> 1756                                 control_input_ops)
   1757     else:
   1758       self._c_op = None

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in _create_c_op(graph, node_def, inputs, control_inputs)
   1590   except errors.InvalidArgumentError as e:
   1591     # Convert to ValueError for backwards compatibility.
-> 1592     raise ValueError(str(e))
   1593 
   1594   return c_op

ValueError: Cannot reshape a tensor with 99872 elements to shape [1,125,1,8] (1000 elements) for 'Reshape_9' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,12484,1,8], [4] and with input tensors computed as partial shapes: input[1] = [1,125,1,8].

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InvalidArgumentError回溯（最后一次最近调用）
~\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py in\u create\u c\u op（图形、节点定义、输入、控制输入）
1588尝试：
->1589 c_op=c_api.TF_FinishOperation（op_desc）
1590错误除外。InvalidArgumentError为e:
InvalidArgumentError:无法将包含99872个元素的张量重塑为[1125,1,8]（1000个元素），以便使用输入形状[112484,1,8]，[4]并将输入张量计算为部分形状的“重塑_9”（op:“重塑”）：输入[1]=[1125,1,8]。
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
1#x#u train=tf.重塑（x#u train，[-1288512,3]）
2.
---->3 x_列=tf.重塑（x_列[1125,1,8]）
4.
5.
变形中的~\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\ops\gen\u array\u ops.py（张量、形状、名称）
7429如果_ctx为None或not _ctx._eager_context.is eager:
7430 u，u，_op=_op_def_lib._apply_op_helper(
->7431“重塑”，张量=张量，形状=形状，名称=名称）
7432 _结果=_运算输出[：]
7433 _输入_平坦=_操作输入
~\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\framework\op\u def\u library.py in\u apply\u op\u helper（self，op\u type\u name，name，**关键字）
785 op=g.创建op（op类型名称、输入、输出类型、名称=范围、，
786输入类型=输入类型，属性=属性协议，
-->787 op_def=op_def）
788返回输出结构，op_def.is_stateful，op
789
create\u op中的~\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py（self、opu类型、输入、数据类型、输入类型、名称、属性、opu定义、计算形状、计算设备）
3412输入类型=输入类型，
3413原始值=自身值。默认值原始值，
->3414 op_def=op_def）
3415
3416#注意：形状是在启用C API的情况下延迟计算的。
~\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py in_uuu_uinit_uuu（self、node_def、g、输入、输出_类型、控制_输入、输入_类型、原始_op、op_def）
1754操作定义，输入，节点定义属性）
1755 self._c_op=_create_c_op（self._图形、节点定义、分组输入、，
->1756控制（输入操作）
1757其他：
1758年自报。_c_op=None
~\Anaconda3\lib\site packages\tensorflow\python\framework\ops.py in\u create\u c\u op（图形、节点定义、输入、控制输入）
1590错误除外。InvalidArgumentError为e:
1591#转换为ValueError以实现向后兼容性。
->1592上升值错误（str（e））
1593
1594返回c_op
ValueError:无法将包含99872个元素的张量重塑为[1125,1,8]（1000个元素）的形状，用于输入形状为[112484,1,8]，[4]且输入张量计算为部分形状的“重塑9”（op:“重塑”）：输入[1]=[1125,1,8]。

---

重塑时，元素的总和必须始终相同

您收到此错误是因为1*125*1*8！=99872

您的输入形状定义为：input_shape=（8125,1）

卷积（批、行、列、通道）

您的原始x_火车形状是：[112484,1,8]

---

您需要验证通道、行和列，然后进行相应的重塑。

重塑时，元素的总和必须始终相同

您收到此错误是因为1*125*1*8！=99872

您的输入形状定义为：input_shape=（8125,1）

卷积（批、行、列、通道）

您的原始x_火车形状是：[112484,1,8]

---

您需要验证通道、行和列，然后进行相应的整形。

由于VegardKT的解释，预计整形错误

据我所知，您希望首先使用125个示例（而不是12484个示例）在数据的样本子集上尝试网络。然后，您不需要重塑，但切片应该可以完成这项工作

如果我对你问题的理解是正确的

1] 注释掉重塑（）的行

2] 使模型适合x_列[125，：]和y_列[125，：]（只需从训练数据和标签集中选择前125行和所有列。）

---

如果我在这里误解了什么，请告诉我。

由于VegardKT的解释，预计会出现重塑错误

据我所知，您希望首先使用125个示例（而不是12484个示例）在数据的样本子集上尝试网络。然后，您不需要重塑，但切片应该可以完成这项工作

如果我对你问题的理解是正确的

1] 注释掉重塑（）的行

2] 使模型适合x_列[125，：]和y_列[125，：]（只需从训练数据和标签集中选择前125行和所有列。）

---

如果我在这里误解了什么，请告诉我。

你能告诉我现在该怎么办吗。我需要添加样本总数吗？我的输入不是图像，所以我想我的频道数是1，有没有其他方法可以找到频道？请告诉我现在可以做什么。从上周开始，我一直在努力解决这个问题。当我试图修正一件事时，我给出了另一个错误。非常感谢。我认为你需要更好地解释一下你实际上想要实现的目标。你的数据是什么？x_train中的不同维度实际上代表什么？我正在尝试用5个手势进行肌电图分类

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InvalidArgumentError                      Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in _create_c_op(graph, node_def, inputs, control_inputs)
   1588   try:
-> 1589     c_op = c_api.TF_FinishOperation(op_desc)
   1590   except errors.InvalidArgumentError as e:

InvalidArgumentError: Cannot reshape a tensor with 99872 elements to shape [1,125,1,8] (1000 elements) for 'Reshape_9' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,12484,1,8], [4] and with input tensors computed as partial shapes: input[1] = [1,125,1,8].

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-89-4e8b18efb44b> in <module>()
      1 #x_train= tf.reshape(x_train,[-1,288, 512, 3])
      2 
----> 3 x_train= tf.reshape(x_train,[1,125,1,8])
      4 
      5 

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_array_ops.py in reshape(tensor, shape, name)
   7429   if _ctx is None or not _ctx._eager_context.is_eager:
   7430     _, _, _op = _op_def_lib._apply_op_helper(
-> 7431         "Reshape", tensor=tensor, shape=shape, name=name)
   7432     _result = _op.outputs[:]
   7433     _inputs_flat = _op.inputs

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py in _apply_op_helper(self, op_type_name, name, **keywords)
    785         op = g.create_op(op_type_name, inputs, output_types, name=scope,
    786                          input_types=input_types, attrs=attr_protos,
--> 787                          op_def=op_def)
    788       return output_structure, op_def.is_stateful, op
    789 

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in create_op(self, op_type, inputs, dtypes, input_types, name, attrs, op_def, compute_shapes, compute_device)
   3412           input_types=input_types,
   3413           original_op=self._default_original_op,
-> 3414           op_def=op_def)
   3415 
   3416       # Note: shapes are lazily computed with the C API enabled.

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in __init__(self, node_def, g, inputs, output_types, control_inputs, input_types, original_op, op_def)
   1754           op_def, inputs, node_def.attr)
   1755       self._c_op = _create_c_op(self._graph, node_def, grouped_inputs,
-> 1756                                 control_input_ops)
   1757     else:
   1758       self._c_op = None

~\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in _create_c_op(graph, node_def, inputs, control_inputs)
   1590   except errors.InvalidArgumentError as e:
   1591     # Convert to ValueError for backwards compatibility.
-> 1592     raise ValueError(str(e))
   1593 
   1594   return c_op

ValueError: Cannot reshape a tensor with 99872 elements to shape [1,125,1,8] (1000 elements) for 'Reshape_9' (op: 'Reshape') with input shapes: [1,12484,1,8], [4] and with input tensors computed as partial shapes: input[1] = [1,125,1,8].