检查输入时出错：预期的 dense_input 具有 3 个维度答案

【问题标题】：Error when checking input: expected dense_input to have 3 dimensions检查输入时出错：预期的 dense_input 具有 3 个维度
【发布时间】：2018-08-27 17:55:22
【问题描述】：

我有一个数据，我正在尝试将它与 Keras 模型和我的 train_data 形状 (161,25) 相匹配

model=keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu,input_shape=(train_data.shape)),
keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(1)])

现在我想按如下方式拟合 train_data

model.fit(train_data,train_labels,epochs=500,validation_split=0.02,verbose=0)

它说

Error when checking input: expected dense_input to have 3 dimensions, but got array with shape (161, 25)

有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning keras

【解决方案1】：

我发现了我的问题，我在这里回答，以防其他人也有这个问题：所以我的输入形状是 (161,25) 这意味着我们有 161 个数据，每个数据有 25 个特征，我们希望将每个数据的每个 25 个特征提供给网络，因此我们将第一层从：

keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu,input_shape=(train_data.shape)),

到：

keras.layers.Dense(64,activation=tf.nn.relu,input_shape=(train_data.shape[1],)),

【讨论】：