检查输入时出错：预期 acc_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (200, 3, 1) 的数组答案

【问题标题】：Error when checking input: expected acc_input to have 4 dimensions, but got array with shape (200, 3, 1)检查输入时出错：预期 acc_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (200, 3, 1) 的数组
【发布时间】：2017-08-19 05:35:19
【问题描述】：

我试了很多次，看了和我类似的问题的答案，还是没解决。

检查输入时出错：预期 acc_input 有 4 个维度，但得到了形状为 (200, 3, 1) 的数组

model.fit(x=[acc_,gyro_],y=[scaled_labels],batch_size=1,validation_split=0.2, epochs=2,verbose=1,shuffle=False)

我的网络的第一层是输入层

acc_input_tensor = Input(shape=(200,3,1),name = 'acc_input')
gyro_input_tensor = Input(shape=(200,3,1),name= 'gyro_input')

输入是加速度和陀螺仪数据。 200指200组数据，3指加速度x,y,z的测量值。我把加速度数据和陀螺数据reshape成(200 * 3 * 1)

acc_ = np.reshape(acc,(200,3,1))
gyro_ = np.reshape(gyro,(200,3,1))

输入的是三维数据，给定的数据输入是三维的，为什么会有四维的要求？如何修改？

This is the model I created

【问题讨论】：

标签： arrays deep-learning keras keras-layer keras-2

【解决方案1】：

不确定您使用的是什么类型的网络，但@987654321@ 不包括数据长度。应该是这样的

acc_input_tensor = Input(shape=(3,1),name = 'acc_input')
gyro_input_tensor = Input(shape=(3,1),name= 'gyro_input')

【讨论】：

谢谢你的回答！我用一个周期内的加速度数据作为输入（200*3），acc_input_tensor = Input(shape=(200,3),name = 'acc_input') gyro_input_tensor = Input(shape=(200,3),name= 'gyro_input') 这个还是错误修改
我在说(200 * 3) reshape成(20 * 30*1)进卷积层，卷积层需要3维数据
卷积的输入形状取决于您使用的卷积层类型，但无论如何shape=() 不采用第一维的大小，仅采用第二、第三、第四维的大小。 ..等等。