请求Conv2D model.fit的张量校正错误

问题描述

我将CNN用于一种线性回归模型。我想基于2个输入变量值来预测特定值。我的输入数据如图1所示。有100个样本，我将20个样本分成一组。所以我有5套，每套20个样本。图2显示了与它们对应的5个输出值

a = indata[0:20]
a = np.array(a)
b = indata[20:40]
b = np.array(b)
c = indata[40:60]
c = np.array(c)
d = indata[60:80]
d = np.array(d)
e = indata[80:100]
e = np.array(e)

i = (a,b,c,d)
i = np.array(i)
i = np.expand_dims(i,-1)

vi = (e)
vi = np.array(vi)
vi = np.expand_dims(vi,(0,-1))

o = np.array(outdata)

vo = o[4]
o = o[:4]

我使用上面的代码将数据分为4组用于训练和1组用于验证。 i-训练输入vi-验证输入o-训练输出vo-验证输出。

形状-i-（4,20,2,1）vi-（1,1）o-（4,1）vo-（1，）

i = Input(shape=(20,1))

x = Conv2D(16,(2,2),strides=2,activation='relu',data_format='channels_last',padding='same')(i)    
x = Batchnormalization()(x)

x = Conv2D(32,padding='same')(x)   
x = Batchnormalization()(x)

x = Flatten()(x)

x = Dense(320,activation='relu')(x)
x = Dense(160,activation='relu')(x)
x = Dense(80,activation='relu')(x)
x = Dense(1)(x)

model = Model(i,x)

model.compile(optimizer='adam',loss='mse')

model.fit(x=i,y=o,validation_data=(vi,vo),epochs=50,steps_per_epoch=10)

运行此代码时，出现如图3所示的错误……它说：“在节点'input-9'和'input-9'之间的请求张量校正将创建一个循环

有人可以让我知道我要去哪里吗？

解决方法

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