我在Keras库中发现了一个非常奇怪的错误。

我的学习方法包括一个三层神经网络：输入层有130,517个单元（输入大小），隐藏层有10,000个单元，输出层有2个单元。

在代码运行过程中，我进行了批量学习（我使用了partial_fit函数），但代码反复抛出相同的错误：

{ValueError} 检查输入时出错：期望dense_1_input的形状为(130517,)，但得到的数组形状为(1,)

我再次检查了输入维度，发现确实如我所想，具有130,517个维度。

这是调试时变量的图片，可以看到，np.array(X[0])的形状是130,517：

无论如何，我附上了神经网络初始化的代码，以及调用partial_fit的代码：

    def initClassifier(self):       self.classifier.add(Dense(100000, input_dim=130517, activation='relu'))       self.classifier.add(Dense(2, activation='softmax'))       self.classifier.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])    def partial_fit(self, X, y, classes):        self.classifier.train_on_batch(np.array(X[0]), np.array(y))

有谁有解决方案吗？
这可能是Keras代码中的一个错误吗？

回答：

在训练时，Keras期望你的数据包含批量大小的维度。在你的情况下，这意味着数据的形状应该是(batch_size, 130517)。然而，你传递了一个形状为(130517)的np array，这导致了你的错误。你可以按以下方式重塑你的数据以包含批量形状：

X_reshaped = X[0].reshape(1, -1)