输入密集与图层无效形状不兼容

问题描述

我的模型有这个简单的层

states = Input(shape=(len(inputFinal),))

这应该生成（328，None）但不知道为什么当我检查倒置时

model.inputs
[<tf.Tensor 'input_1:0' shape=(None,328) dtype=float32>]

当我尝试将数据传递给模型时，层不正确

value.shape
(328,)

model.predict(value)

Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 328 but received input with shape [None,1]

我找不到问题了，有什么主意吗？

解决方法

指定输入形状时，只需指定特征数量。 Keras不想知道样本数量，因为它可以接受任何大小。因此，当您这样做时：

states = Input(shape=(len(inputFinal),))

您要告诉Keras，您的输入有328列，事实并非如此。当您输入输入时，Keras会意识到这一点，然后崩溃。

如果inputFinal是2D NumPy数组，请尝试：

Input(shape=inputFinal.shape[1:])