Python Keras模型误解了输入数据的形状

我有一个发电机，它产生以下结果：

产生{'components'：成分，'documents'：文档}，标签

屈服迭代器具有以下形状：

成分。形状10，46文件。形状10，46标签。形状10

一旦该迭代器通过do my model输入，我将得到以下结果：

ValueError：检查输入时出错：预期成分的形状为1，但得到的数组的形状为46

以下是产生上述错误的模型代码：

    # Both inputs are 1-dimensional
    ingredients = Input(
        name='ingredients',
        shape=[1]
    )
    # ingredients.shape (?, 1) 
    documents = Input(
        name='documents',
        shape=[1]
    )
    # documents.shape (?, 1)

    logger.info('ingredients %s documents shape %s', ingredients.shape, documents.shape)

    ingredients_embedding = Embedding(name='ingredients_embedding',
                                      input_dim=training_size,
                                      output_dim=embedded_document_size)(ingredients) 

    # Embedding the document (shape will be (None, 1, embedding_size))
    document_embedding = Embedding(name='documents_embedding',
                                   input_dim=training_size,
                                   output_dim=embedded_document_size)(documents)

配料和文档输入层中提到的输入形状为1。但是，成分的形状是10，46，文件的形状是10，46。这里10是样本数量

您正在初始化模型，使其输入为形状None，1。应该是零，46。因此，您可以进行这些更改

ingredients = Input( name='ingredients', shape=( 46 , ) ) 
documents = Input( name='documents', shape=( 46 , )

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这将修复错误。实际上，输入有46个维度或46个特征。

是的，好主意。我有相同的lol。这将错误转移到：ValueError：新数组的总大小必须保持不变行是问题合并=重塑获取_形状=46，合并