我有一个非常简单的算法，但出现了错误，错误信息为：“ValueError: 检查输入时出错：期望dense_4_input的形状为(None, 5)，但得到的数组形状为(5, 1)”。这是我运行的代码。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densex = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])x_val = np.array([[6],[7]])x_val = np.array([[6],[7]])model = Sequential()model.add(Dense(1, input_dim=5))model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse')model.fit(x, y, epochs=2, validation_data=(x_val, y_val))

回答：

存在两个问题：

首先：正如输出中已经指出的："ValueError: 检查输入时出错：期望dense_4_input的形状为(None, 5)，但得到的数组形状为(5, 1)" 这意味着，神经网络期望一个形状为(*, 5)的数组。星号表示用户可以自由选择维度。例如，如果你有大量数据，每个示例都是形状为(1, 5)的向量，你可以将它们堆叠起来并传递给神经网络一个大块数据，它会知道如何处理。因此，你需要将x改成行向量，如下所示：

x = np.array([[1,2,3,4,5]])

另见Keras文档 – 指定输入形状。

其次：你指定第一层的输出为一个。这意味着5维的输入将连接到一个神经元。然而，你的输出向量y有5个值。因此，你的输出向量维度和神经网络输出不匹配。你需要使用标量y：

y = np.array([1])

此外，你的验证数据和训练数据应该具有相同的维度。另外，你的代码中有一个拼写错误：y_val从未定义过。