【发布时间】：2018-09-20 11:31:03
【问题描述】：
我刚开始使用 Keras 和 TensorFlow，我已经按照教程开始 (https://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/)
不幸的是，当我运行完成的代码时（我正在使用 Anaconda - 不确定这是否相关），我收到以下错误：
代码如下：
# Create your first MLP in Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy
# fix random seed for reproducibility
numpy.random.seed(7)
# load pima indians dataset
dataset = numpy.loadtxt("D:\Applications\Python Apps\pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")
# split into input (X) and output (Y) variables
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]
# create model
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Compile model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Fit the model
model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=10)
# evaluate the model
scores = model.evaluate(X, Y)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
这是错误：
InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 10 values, but the requested shape has 0
[[Node: training/Adam/gradients/loss/dense_3_loss/Mean_1_grad/Reshape = Reshape[T=DT_FLOAT, Tshape=DT_INT32, _class=["loc:@training/Adam/gradients/loss/dense_3_loss/Mean_1_grad/truediv"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](training/Adam/gradients/loss/dense_3_loss/mul_grad/Sum, training/Adam/gradients/loss/dense_3_loss/Mean_1_grad/DynamicStitch/_75)]]
这是整个事情的图像，更容易阅读 - https://i.imgur.com/ZTd3ZeT.jpg
如果有人能够提供帮助，我将不胜感激。
谢谢 格伦
【问题讨论】：
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那是代码的图像还是错误的图像？他们discourage那个。事实上，像我这样的一些实体代理会阻止它们。您可以直接在问题中包含足够的详细信息。
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嗨，格伦，我不经常使用 Keras，但代码看起来还不错...请打印 X.shape 和 Y.shape 并给出结果
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@abcdaire 我得到以下信息：X =(768, 8) Y = (768,)
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我刚刚复制了您的代码并尝试执行它。我训练成功，没有出现任何错误。你检查你的数据集了吗？
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@timedacorn 我正在使用这个 - raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/…
标签： python tensorflow keras anaconda