错误：检查输入时出错：预期 dense_Dense1_input 具有 3 个维度。但得到了形状为 1,9 的数组

Question

我对 tensorflow.js 真的很陌生，我正在尝试做一个简单的模型来告诉你你点击了画布的哪一侧

const model = tf.sequential();
model.add(
         tf.layers.dense({
           units: 200,
           activation: "sigmoid",
           inputShape: [0, 1],
         })
       );
       model.add(
         tf.layers.dense({
           units: 2,
           activation: "softmax",
         })
       );
       model.compile({
         optimizer: optimizer,
         loss: "categoricalCrossentropy",
         metrics: ["accuracy"],
       });

我的训练和测试数据

        const yTrain = tf.tensor2d(
          [10, 130, 60, 20, 150, 110, 3, 160, 99],
          [1, 9]
        );
        const xTrain = tf.tensor2d([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0], [1, 9]);

        const yTest = tf.tensor2d(
          [5, 106, 33, 88, 104, 140, 7, 60, 154],
          [1, 9]
        );
        const xTest = tf.tensor2d([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1], [1, 9]);

Answer 1

inputShape 的大小为 2，因此，特征（此处为 xtrain 和 xtest）的维度应为 3。

此外，将维度大小设为 0 是没有意义的（这意味着张量为空）。

鉴于您的 xtrain 和 xtest 形状，[a, b]，inputShape，应该是 [b]。

here 和 there 讨论了模型和训练数据之间的这种形状不匹配