请解决R studio的这个问题：没有为“dense_3_input”提供数据。需要每个键的数据：['dense_3_input']答案

【问题标题】：Please solve this problem of R studio: No data provided for "dense_3_input". Need data for each key in: ['dense_3_input']请解决R studio的这个问题：没有为“dense_3_input”提供数据。需要每个键的数据：['dense_3_input']
【发布时间】：2020-01-22 02:23:16
【问题描述】：

我是 R 工作室的新手。我必须解决的代码存在严重问题。我试图制作一个神经网络，它使用 7 个属性和一个维度（1259、8）的数据集来预测 1 个类。运行代码后，我检查了以下错误：

py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) 中的错误： ValueError：没有为“dense_3_input”提供数据。需要每个键的数据：['dense_3_input']

很遗憾，我不知道如何解决这个问题。如果有人知道如何解决这个问题，请告诉我。

这是我的代码

dev.off()
rm(list=Is())
cat("\f")

library(keras)
df <- read.csv("Model_5_data..csv", header=TRUE)
data<-data.frame(df)
data

str(data)
dim(data)
nrow(data)
ncol(data)

ind <- sample(2, norw(data), replace=TRUE, prob = c(0.7,0.3))


train <- data[ind==1,]
test <- data[ind==2,]

x_train <- subset(train, select=c(1,7)
x_test <- subset(test, select=c(1,7)
y_train <- train$Chl.a
y_test <- test$Chl.a

model <- keras_model_sequential() %>%
   layer_dense(units = 16, activation = "relu", input_shape = c(7)) %>%
   layer_dense(units = 16, activation = "relu") %>%
   layer_dense(units = 1, activation = "relu")
summary(model)

model %>% compile(
   optimizer = "adam", loss="mse"
)

model %>% fit(x_train, y_train, epoch = 100, batch_size = 1)
result <- model%>% evalutate(x_test, y_test)
result

还有，这是我的数据集示例

    TOC   T.N   T.P Solar.rad.  pH   DO Temp. Chl.a
1   1.0 1.778 0.017      13.52 8.2 12.7   7.0  14.1
2   1.0 1.786 0.019       7.69 8.2 12.8   7.3  14.6
3   1.0 1.718 0.018      19.37 8.1 12.9   7.0  12.8
4   1.1 1.722 0.018      21.73 8.1 12.9   7.4  12.5
5   1.2 1.863 0.020      16.56 8.1 13.0   8.1  12.8
6   1.2 2.107 0.022       3.67 8.1 12.9   8.8  13.4
7   1.2 2.154 0.023      13.54 8.0 12.7   8.2  11.7
...

感谢您阅读我的问题。希望大家有个愉快的一天。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

当我开始在 RStudio 中使用 Keras 包时，我遇到了同样的错误。我认为问题在于您使用data.frame 作为模型的输入数据。当您使用 as.matrix 函数转换数据框时，它应该会起作用。

x_train <- as.matrix(x_train)

等等……

【讨论】：