TypeError：将形状转换为 TensorShape 时出错：只能将大小为 1 的数组转换为 Python 标量答案

【问题标题】：TypeError: Error converting shape to a TensorShape: only size-1 arrays can be converted to Python scalarsTypeError：将形状转换为 TensorShape 时出错：只能将大小为 1 的数组转换为 Python 标量
【发布时间】：2019-02-27 09:58:04
【问题描述】：

我正在尝试在 Jupyter Notebook 中使用 Keras 中的 CNN 构建文本自动编码器。我正在使用 IMDB 数据集，该数据集有 25,000 个示例，分为 2 列，其中之一是评论和评级。
我首先将它们标记化并将它们转换为数字序列并填充到 2340（最大序列长度）。所以，最后我的矩阵大小是 25,000 x 2340。然后我试图传入输入层，但我没有得到

input_ = Input((2340,)) 
Input(X_train)

然后我，得到以下错误：

TypeError：将形状转换为 TensorShape 时出错：只有 size-1 的数组可以转换为 Python 标量。

X_train 分解成训练集和验证集后的形状为 (20000, 2340)。

请解释为什么会出现这个错误。

【问题讨论】：

标签： keras keras-layer autoencoder

【解决方案1】：

我觉得错误在这里 Input(X_train)，根据 keras 文档，函数 Input 期望 shape=(2340,) 表示预期输入将是 2340 维向量的批次，默认情况下假定形状为是（无，2340），所以我认为您不需要再次通过输入（X_train）。以下是 keras 文档页面中的示例

x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)

希望这会有所帮助！

【讨论】：