keras ValueError：层“顺序”的输入0与层不兼容：期望的形状=(无，1，5)，找到的形状=(无，5)

ct2axkht 于 2022-11-13 发布在其他

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我已经将我的数据集拆分成了X_train和y_train Dataframe ，它们的形状分别为（371，5）和（371，），但我不明白为什么我总是得到上面的错误。代码如下：
`

import tensorflow as tf #machine learning
from sklearn import metrics

model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(1, 5)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(200, activation = 'sigmoid'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax'))

opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.9)
model.compile(optimizer=opt,loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy())

model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

我不知道如何使它成为一个有效的输入到一个顺序层，我已经尝试了解决方案，从以前的职位，如使用X_train[1]作为一个参数在model.fit`无济于事。

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/74268987/valueerror-input-0-of-layer-sequential-is-incompatible-with-the-layer-expect

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按热度按时间

goucqfw61#

输入形状应该是单个样本的形状。在下面的示例中，输入数据有4行5列。每行代表一个样本，样本大小为（5，）。因此，第一层的输入形状应该是（5，）。

import numpy as np
import tensorflow as tf
#dummy data
x_train = np.array([[1,1,2,4,5],[2,25,6,5,6],[32,4,7,7,8],[8,9,0,8,9]], dtype="float")
y_train = np.array([0,1,2,2],dtype="float")
#model
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(5,)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(200, activation = 'sigmoid'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax'))
opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.9)
#compile
model.compile(optimizer=opt,loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy())
history = model.fit(x_train,y_train,epochs=1200,verbose=False)

请相应地更改input_shape。谢谢！

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