R Keras展平层-获得形状为1的阵列

我试图用TensorFlow在R Keras中建立一个模型，它只有一个平坦层。以下是代码片段：

model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_flatten(input_shape = c(lookback, dim(train.data)[-1]))

model %>% compile(
  optimizer = optimizer_rmsprop(),
  loss = "mae"
)

history <- model %>% fit_generator(
  train_gen,
  steps_per_epoch = 500,
  epochs = 20
)

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我不知道为什么会这样。如果我添加一个

层密度（单位=1）

它可以工作，但我不明白为什么。

目标形状不兼容：您提供一个大小为1的向量作为目标（即

（129，）

表示大小为1的129个样本标签），但是模型的输出形状是

（无，3600）

，因此它需要大小为3600的向量。这就是为什么当你添加一个有一个单元的密集层时，问题就解决了：密集层的输出形状是

（None，1）

，你提供

（129，）

，它们相互匹配，因此没有问题可以抱怨。

我如何解决这个问题？我只想要一个展平层，并从中获得输出。基本上，我正在尝试学习展平层的工作原理。@user2840286然后您需要修改

train\u gen

，以将形状数组

（1293600）

作为标签返回，即基本上是输入的展平版本。

Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : 
  ValueError: Error when checking target: expected dense_15 to have shape (3600,) but got array with shape (1,)