我在构建Keras模型时，不知道应该如何设置输入层的形状。我的模型使用了1080个向量，每个向量有12288个样本。

我的输入形状如下：

X_train shape: (12288, 1080)Y_train shape: (6, 1080)X_test shape: (12288, 120)Y_test shape: (6, 120)layers_dims =[12288,64,64,64,6]

我的神经网络如下：

def net_model(X_train, Y_train, X_test, Y_test, batch_size=32):   model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=(layers_dims[0],)))   for l in range(1,len(layers_dims)-2):      model.add(keras.layers.Dense(layers_dims[l],activation=activation))      if dropout:          model.add(dropout(keep_prob[l]))    model.add(keras.layers.Dense(layers_dims[-1],activation=keras.activations.softmax))    model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,optimizer=optimizer, metrics=[keras.metrics.categorical_accuracy])    model.fit(X_train,Y_train,batch_size=batch_size, epochs=epochs)    result_train = model.evaluate(X_train,Y_train)    result_test = model.evaluate(X_test,Y_test)    return result_train,result_testresult_train,result_test = net_model(X_train,Y_train,X_test,Y_test)

我遇到了以下错误：

ValueError: Error when checking input: expected input_10 to have shape (12288,) but got array with shape (1080,)

在再次查阅文档后，我尝试使用(1080,)作为输入形状，但这也没有解决问题。

ValueError: Error when checking target: expected dense_12 to have shape (6,) but got array with shape (1080,)

我错过了什么？

回答：

训练数据和标签的形状应该分别为(num_samples,num_features)和(num_samples, num_labels)。因此，X的形状应该是(1080, 12288)，而不是(12288, 1080)。要解决这个问题，首先需要转置数组：

输入层的输入形状应该为(num_features,)（即(12288,)）。