我有一个示例 NumPy 数组：

model_input = np.array(range(10))

我试图将其输入到一个示例神经网络中：

model = Sequential()model.add(Dense(units = 50, input_shape = model_input.shape, activation = 'relu'))model.add(Dense(units = 50, activation = 'relu'))model.add(Dense(3))model.compile(loss = 'mse', optimizer = Adam(lr = 0.01), metrics = ['accuracy'])

然而，当我运行

model.predict(model_input)

时，我收到了一个错误：

检查时发生错误：期望 dense_300_input 的形状为 (10,)，但得到的数组形状为 (1,)

这对我来说不太合理，因为我已经告诉神经网络输入的形状等于我输入的数组的形状，并且在运行预测函数之前没有对其进行任何修改。我觉得我在这里误解了一些基本的东西，但不确定是什么。

我的导入语句是：

import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.optimizers import Adam

回答：

Keras 期望输入具有批次维度。你的批次大小可以是1，但输入数组仍然需要具有批次维度，例如像这样：

model_input = np.array([model_input])

或者其他几种替代方法，例如

model_input = np.expand_dims(model_input, axis=0)model_input = model_input[None,:]

输出

array([[0.759178  , 0.40589622, 2.0082092 ]], dtype=float32)