我有一个这样的Keras模型：
model=Sequential()'''filters=卷积核的数量strides=步长'''model.add(Convolution1D(filters=1000, kernel_size=11,strides=3, input_shape=(train_num,data_dim),padding='same', activation='relu',kernel_initializer='uniform'))model.add(Convolution1D(filters=1000, kernel_size=7, strides=2, padding='same', activation='relu',kernel_initializer='uniform'))model.add(Convolution1D(filters=1000, kernel_size=3, strides=1, padding='same', activation='relu',kernel_initializer='uniform'))model.add(Dense(128,activation='relu')) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(128,activation='relu')) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(128,activation='relu')) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(3,activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy']) model.summary()print("训练开始.....")model.fit(trX,trY,epochs=30,batch_size=100)accuracy=model.evaluate(teX,teYY,batch_size=100)predict_y = model.predict(teX)print('\n测试准确率:',accuracy[1])#predict=model.predict(teY,batch_size=30)save_model(model,'my_model_com3hl')我的输入数据形状是(1,855,1000)。这意味着我有855个样本，每个样本有1000个维度。但在训练时，输出形状的样本维度减少了，出现了以下错误：
检查目标时出错：预期dense_101的形状为(143, 3)，但得到的数组形状为(855, 3)
这是模型摘要：
_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================conv1d_50 (Conv1D) (None, 285, 1000) 11001000 _________________________________________________________________conv1d_51 (Conv1D) (None, 143, 1000) 7001000 _________________________________________________________________conv1d_52 (Conv1D) (None, 143, 1000) 3001000 _________________________________________________________________dense_98 (Dense) (None, 143, 128) 128128 _________________________________________________________________dropout_71 (Dropout) (None, 143, 128) 0 _________________________________________________________________dense_99 (Dense) (None, 143, 128) 16512 _________________________________________________________________dropout_72 (Dropout) (None, 143, 128) 0 _________________________________________________________________dense_100 (Dense) (None, 143, 128) 16512 _________________________________________________________________dropout_73 (Dropout) (None, 143, 128) 0 _________________________________________________________________dense_101 (Dense) (None, 143, 3) 387 =================================================================回答：
根据你的评论：
是的，这是一个三类分类问题。我有855个训练样本和214个测试样本。两个样本都有1000个维度的特征。标签采用one-hot模式。trX, trY, teX, teYY的形状分别为(855,1000,1),(214,3,1),(214,1000,1),(214,3,1)…
每个形状为(1000,1)的样本被分类为三类中的一类。因此，为了使网络的输出形状与标签形状兼容，你应该在第一个Dense层之前使用一个Flatten层：
model.add(Flatten())model.add(Dense(128,activation='relu')) model.add(Dropout(0.3)) # ... 其余部分现在模型的输出形状将是(None,3)，这正是我们需要的。你可能还需要移除标签的最后一个轴，使它们具有形状(*,3)（而不是(*,3,*)）：
trY = np.squeeze(trY, axis=2)teYY = np.squeeze(teYY, axis=2)此外，别忘了我的关于input_shape的评论。你也需要修复它。
作为补充说明，在三个卷积层中每层使用1000个过滤器（考虑到每个训练样本的长度为1000）可能是（非常）低效的。相反，使用32, 64, 128或256个过滤器可能是更好的选择（并且随着模型深入增加过滤器的数量）。此外，如果你想了解更多关于1D卷积如何工作的知识，这个回答可能会帮助你。
