ValueError：检查输入时出错：预期dense_3_input的形状为（33，）但得到的数组形状为（34，）答案

【问题标题】：ValueError: Error when checking input: expected dense_3_input to have shape (33,) but got array with shape (34,)ValueError：检查输入时出错：预期dense_3_input的形状为（33，）但得到的数组形状为（34，）
【发布时间】：2021-02-07 23:51:02
【问题描述】：

我正在学习课程——来自 Kaggle.com 的深度学习简介。当我运行代码时

early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(
patience=10,
min_delta=0.001,
restore_best_weights=True,
)

history = model.fit(
    X_train, y_train,
    validation_data=(X_valid, y_valid),
    batch_size=512,
    epochs=1000,
    callbacks=[early_stopping],
    verbose=0, # hide the output because we have so many epochs
)

我收到此错误。

Error when checking input: expected dense_3_input to have shape (33,) but got array with shape (34,)

full code。请帮我解释错误。在此先感谢:)

【问题讨论】：

请附上型号的代码。
你的 X_train、y_train、X_valid 和 y_valid 的大小是多少？
我看了你提到的链接。看起来数据集确实有 34 个特征，并且输出是二进制的。所以也许他们犯了一个错误，input_shape 应该等于34
现在可以使用了。数据集中有一个空特征。我没有放下它。在不删除它的情况下，input_shape 应该是 34，因为数据集中有 34 个特征。现在，通过删除空功能，一切正常。谢谢。

标签： python tensorflow keras deep-learning

【解决方案1】：

将答案写在答案部分，即使它出现在评论部分是为了社区的利益。

数据集中有一个空特征。我没有放下它。在不删除它的情况下，input_shape 应该是 34，因为数据集中有 34 个特征。现在，通过删除空功能，一切正常。

【讨论】：