使用 Keras fit_generator 会出现形状错误的错误答案

【问题标题】：Using Keras fit_generator gives an error of wrong shape使用 Keras fit_generator 会出现形状错误的错误
【发布时间】：2018-09-23 14:39:07
【问题描述】：

我在 fit_generator 上遇到错误。我的生成器返回以下内容：

yield(row.values, label)

例如，使用它：

myg = generate_array()
for i in myg:
    print((i[0].shape))
    print(i)
    break

(9008,)
(array([0.116516, 0.22419 , 0.03373 , ..., 0.      , 0.      , 0.      ]), 0)

但是下面会抛出异常：

model = Sequential()
model.add(Dense(84, activation='relu', input_dim=9008))

ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape 
(9008,) but got array with shape (1,)

有什么想法吗？

【问题讨论】：

你应该做一个自包含的例子来说明问题，因为根据你显示的代码，我们无法猜测问题是什么。
数据生成器需要给出一批数据，而不是单个样本。参见例如：stanford.edu/~shervine/blog/…
@Kota Mori - 谢谢！成功了。

标签： python python-3.x tensorflow keras keras-layer

【解决方案1】：

正如 Kota Mori 所建议的：数据生成器需要提供一批数据，而不是单个样本。参见例如：https://stanford.edu/~shervine/blog/keras-how-to-generate-data-on-the-fly

由于我想要随机梯度下降（批量大小为 1），因此以下代码解决了该问题：

def generate_array():
   while True:
    X = np.empty((1, 9008))
    y = np.empty((1), dtype=int)
    # Some processing
    X[0] = row
    y[0] = label
    yield(X,y)

【讨论】：