当我在输入层添加dropout时发生了异常。

这个异常在其他讨论中也被提到过，通常与其他问题相关，大多数建议的解决方案是降级Keras版本。是否有解决这个异常的变通方法？

def baseline_model() :    model = Sequential()    model.add(Dropout(0.35)) #这一行导致了异常    model.add(Dense(200, input_dim=1200, kernel_initializer='normal', activation='relu'))    model.add(Dropout(0.8))    rms = RMSprop(lr = 0.00050)    model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='sigmoid'))    model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=rms, metrics=['accuracy'])    return model

模型在加载权重文件时抛出以下异常：

ValueError: 您试图将包含2个层的权重文件加载到一个有0个层的模型中。

回答：

问题在于您没有为第一层指定输入形状：

model.add(Dropout(0.35, input_shape=(1200,)))

然后删除第二层的input_dim参数，因为它是多余的。