Python Keras输入尺寸误差
我是凯拉斯的另一名演员。我有一些输入维度问题，你能告诉我如何解决这个错误吗。我真的很感激你 这是数据集有15列的代码。预测值来自列索引[2:14]，第14列有四个分类标签Python Keras输入尺寸误差,python,machine-learning,keras,neural-network,deep-learning,Python,Machine Learning,Keras,Neural Network,Deep Learning,我是凯拉斯的另一名演员。我有一些输入维度问题，你能告诉我如何解决这个错误吗。我真的很感激你 这是数据集有15列的代码。预测值来自列索引[2:14]，第14列有四个分类标签 #加载数据集 dataframe=pandas.read\u csv（“tesp\u attack.csv”，header=None） dataframe=dataframe.values 预测器=数据帧[：，2:14].aType（int） 响应=数据帧[：，14] n_cols=预测值。形状[1] 打印（n_cols） 编
#加载数据集
dataframe=pandas.read\u csv（“tesp\u attack.csv”，header=None）
dataframe=dataframe.values
预测器=数据帧[：，2:14].aType（int）
响应=数据帧[：，14]
n_cols=预测值。形状[1]
打印（n_cols）
编码器=LabelEncoder（）
编码器安装（响应）
encoded_response=编码器转换（响应）
虚拟响应=np实用到分类（编码响应）
模型=顺序（）
添加（密度（50，激活=relu'，输入形状=（n\u cols，））
model.add（稠密的（50，activation='relu'））
model.add（密集型（12，activation='softmax'））
compile（优化器='adam'，loss='classifical_crossentropy'，metrics=['accurity']）
模型拟合（预测因子、虚拟响应）
---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
---->1模型拟合（预测因子、虚拟响应）
~\Anaconda3\lib\site packages\keras\models.py合适（self、x、y、批量大小、历元、详细、回调、验证分割、验证数据、随机、类权重、样本权重、初始历元、**kwargs）
865级重量=级重量，
866样品重量=样品重量，
-->867初始_历元=初始_历元）
868
869 def评估（自我、x、y、批次大小=32、详细=1、，
~\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\training.py适合（self、x、y、批量大小、历元、详细、回调、验证分割、验证数据、随机、类权重、样本权重、初始历元、每历元的步骤、验证步骤、**kwargs）
1520级重量=级重量，
1521检查批次轴=错误，
->1522批次大小=批次大小）
1523#准备验证数据。
1524 do_验证=错误
~\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\training.py in\u standarding\u user\u数据（自身、x、y、样本重量、类别重量、检查批次轴、批次大小）
1380个输出_形，
1381检查批次轴=错误，
->1382异常（前缀='target'）
1383样本权重=\u标准化样本权重（样本权重，
1384自身（输入输出名称）
~\Anaconda3\lib\site packages\keras\engine\training.py输入数据（数据、名称、形状、检查批处理轴、异常前缀）
142'具有形状'+str（形状[i]）+
143'但得到了具有形状的数组'+
-->144 str（数组形状））
145返回阵列
146
ValueError：检查目标时出错：预期密集_34具有形状（无，12），但获得具有形状的数组（28802，4）
（，4）（，12）num_classes=4
#或以编程方式（需要以np形式导入numpy）：
num\u classes=np.unique（响应）.size
[...]
添加（密集（num_类，activation='softmax'））#最后一层