Keras：预期dense_input有3个维度，但得到了形状为（x，y）的数组

Question

我正在处理这个项目，但似乎无法弄清楚为什么会出现此错误。我已经对训练输入和输出进行了硬编码，这是我的全部代码。我是编写 AI 代码的新手（我是一名电气工程专业的学生研究员），所以如果它看起来很糟糕，我很抱歉 :(。

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
import numpy as np
from numpy import exp, array, random, dot
import cmath

###train_input = [input power, tl12, tl4, rout, smith_imp]###
training_set_inputs = X = array([
    [0.001, (57.787+9.323j), (39.7-102.789j), 2000, (49.306+3.343j)],
    [0.001, (57.787+9.323j), (25.003-108.861j), 4000, (40.055+23.539j)],
    [0.001, (57.787+9.323j), (13.020-111.297j), 10000, (34.116+28.402j)],
    [1*10**-4, (57.814+9.237j), (23.708-102.443j), 2000, (49.556+22.397j)],
    [1*10**-4, (57.814+9.237j), (16.712-104.013j), 4000, (40.966+38.298j)],
    [1*10**-4, (57.814+9.237j), (10.482-105.169j), 10000, (25.069+48.663j)],
    [1*10**-5, (57.814+9.237j), (11.363-102.341j), 2000, (38.133+49.859j)],
    [1*10**-5, (57.814+9.237j), (10.285-102.579j), 4000, (31.647+54.320j)],
    [1*10**-5, (57.814+9.237j), (8.829-102.908j), 10000, (23.171+58.023j)]
])

training_set_outputs = y = array([
    [1.2*10**-12, 18*10**-9],
    [2.7*10**-12, 22*10**-9],
    [3.9*10**-12, 20*10**-9],
    [1.2*10**-12, 18*10**-9],
    [2.7*10**-12, 22*10**-9],
    [3.9*10**-12, 20*10**-9],
    [1.2*10**-12, 18*10**-9],
    [2.7*10**-12, 22*10**-9],
    [3.9*10**-12, 20*10**-9]
]).T

#Define the Model
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(9, 5)))

#Compile the Model
opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
model.compile(optimizer=opt, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) #binary classification

#Fit the Model
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32) #can add verbose=0 if you want to turn off training outputs

#Evaluate the Model
loss = model.Evaluate(X, y, verbose=0)

#Make a prediction
yhat = model.predict(X)

#Goal input
#array = [input power, tl12, tl4, rout, (50+0j)]

有人有什么建议吗？如果您也看到任何其他错误，请告诉我:) 提前非常感谢您！

Answer 1

我能够在tensorflow_version 1.15.2 中重现您的错误。

您将不正确的input_shape 传递给模型。 input_shape 是一个 Shape 元组（不包括批处理轴）或 TensorShape 实例（不包括批处理轴）。

修改，

model.add(Dense(10, input_shape=(9, 5)))

到

model.add(Dense(10, input_shape=(5,)))

5 之后的, 只是用于创建仅包含一个元素的元组的 Python 表示法。

此外，由于您的输入形状只有一维，因此您无需将其作为元组提供，而是将 input_dim 作为标量数提供。下面的修改也可以，

model.add(Dense(10, input_dim=(5)))

如果你也想传递batch_size那么修改如下，

model.add(Dense(10, input_shape=(5,), batch_size=9))

还要确保X 和y 的长度相同，否则会抛出错误。提及这一点是因为您在y 上执行了transpose。

希望这能回答您的问题。快乐学习。