我有一组数据，并试图用Keras模型进行拟合，我的训练数据形状为(161,25)

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训练数据

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

它显示错误信息如下

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

有什么建议吗？

回答：

我找到了我的问题，并在这里回答，以防其他人也遇到同样的问题：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25个特征输入到网络中，因此我们将第一层从：

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

改为：

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