Python 在tensorflow'；工作投入

你好，我正在尝试一个非常简单的项目来学习如何在TensorFlow中工作。我只给出了3个简单的数组，它没有找到给我一个错误之间的关系。为什么会这样？如何克服？这是我的密码

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

x = [[1,2,5,6],[12,5,1,7],[1,5,7,9]]
y = [[1],[4],[3]]

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.softmax))

model.compile(optimizer='adam', 
          loss='binary_crossentropy',
          metrics=['accuracy'])
model.fit(x,y,epochs=20,batch_size=4)

错误：

---

ValueError：请提供单个数组或数组列表作为模型输入。您通过了：x=[[1,2,5,6]，[12,5,1,7]，[1,5,7,9]

在Python中，我们没有本机数组。你用

x

和

y

所做的是。更准确地说，是列表的列表

正如错误消息所说，Tensorflow需要或数组列表作为输入

在代码顶部添加

import numpy

，并将

x

和

y

转换为numpy数组，然后再将其用于模型

x=[[1,2,5,6]，[12,5,1,7]，[1,5,7,9]]
y=[[1]、[4]、[3]]
x=numpy.array（x）
y=numpy.array（y）

您的错误是什么？哦，我忘了。刚刚添加了它。仅供参考，考虑到标签的数量（即3个），您应该将

category\u crossentropy

与一个热编码

y

，或者

sparse\u category\u crossentropy

。我认为安装tensorflow也会自动安装numpy，但如果引发ImportError，从终端运行

pip安装numpy

。