Python Keras：预期为3维，但得到了形状密集模型的阵列

我想基于使用TfidfVectorizer的矢量化单词进行多标签分类（20个不同的输出标签）。我有一组39974行，每行包含2739项（零或一）

我想使用Keras模型对这些数据进行分类，该模型将包含1个隐藏层（~20个节点，activation='relu'），输出层等于20个可能的输出值（activation='softmax'选择最佳拟合）

以下是我目前的代码：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=20, activation='relu', input_shape=tfidf_matrix.shape))
model.add(Dense(units=20, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(tfidf_matrix, train_data['cuisine_id'], epochs=10)

但有一个错误：

ValueError:检查输入时出错：应具有密集\u 1\u输入 3维，但具有形状的数组（397742739）

如何使用此矩阵指定此NN以进行拟合

行数（训练样本数）不是网络输入形状的一部分，因为训练过程为网络提供每批一个样本（或者更准确地说，每批一个批量大小的样本）

因此，在您的情况下，网络的输入形状是

（2739，）

，正确的代码应该如下所示：

model = Sequential()
# the shape of one training example is
input_shape = tfidf_matrix[0].shape
model.add(Dense(units=20, activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Dense(units=20, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', 
metrics=['accuracy'])
model.fit(tfidf_matrix, train_data['cuisine_id'], epochs=10)

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非常感谢您的回复！那个输入层工作人员把我弄糊涂了。现在一切正常！