我已经在网上搜索了几天，试图找到这个错误的解决方案，但没有找到任何具体适用的解决方法：
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (300,) but got array with shape (60,)以下是产生错误的代码（除了数据预处理部分）：
model = keras.Sequential([keras.layers.Conv1D(5,input_shape=(1,60), kernel_size=12, padding='same'), keras.layers.Conv1D(10, padding='same',activation=tf.nn.relu, kernel_size=10),keras.layers.Conv1D(20, padding='same',activation=tf.nn.relu, kernel_size=6),keras.layers.Conv1D(30, padding='same',activation=tf.nn.relu, kernel_size=5),keras.layers.Flatten(),keras.layers.Dense(70, activation="relu"),keras.layers.Dense(300,activation="tanh")])model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(0.001),loss='mse',metrics=['mae'])model.fit(traindata,trainlabels, epochs=10, batch_size=int(len(traindata)/60))我并不确定是什么导致了这个错误，但我进行了一些故障排查以尝试缩小可能的原因范围。
我首先尝试的是运行TensorFlow网站上的一个示例，我选择了位于这里的MNIST时尚示例。
这个示例运行无误，并且训练得很好，所以我认为这不是我的TensorFlow或Python下载的问题。
然后我尝试复制MNIST时尚示例中使用的模型，以测试是否是我的模型的问题。这是代码：
model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(60,)), keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)])model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss = 'sparse_categorical_cross_entropy',metrics = ['accuracy'])我对模型唯一做的修改是第一层的输入形状，只是为了让它能够接受我的数据。然而，错误仍然存在：
ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (10,) but got array with shape (60,)最后我尝试的是创建我自己的密集模型，它将接受通过np.random.random创建的虚拟数据。
这是整个文件：
import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.random((50,60))datalabels = np.random.random((50,60))model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(128,input_shape=(60,), activation="relu"),keras.layers.Dense(50, activation="relu"),keras.layers.Dense(10, activation="tanh")])model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),loss="mae",metrics=['mse'])model.fit(data, datalabels, epochs=5, batch_size=10)这也收到了错误，我不明白为什么，但我认为这可能与我生成的虚拟数据有关
ValueError: Error when checking target: expected dense_2 to have shape (10,) but got array with shape (60,)如果有帮助的话，我打印了最后一个模型的所有层及其输入和输出形状：
Layer: dense input_shape: (None, 60) output_shape: (None, 128)Layer: dense_1 input_shape: (None, 128) output_shape: (None, 50)Layer: dense_2 input_shape: (None, 50) output_shape: (None, 10)让我感到最困惑的是，这个错误只在输出层出现。如果我在模型的末尾添加另一层，那层就会出错，除非输出层的单元数量等于模型输入的形状（例如：对于input_shape=(60,)，最后一层的单元数量等于60）。有谁知道为什么会发生这种情况吗？
回答：
使用model.summary()你会看到每一层的输出形状。在你提供的第一个示例中，最后一层的输出形状（也是模型的输出形状）是(None, 300)。这意味着它期望标签的形状是(300,)（即每个标签的形状）。然而，似乎你在调用fit时提供给模型的标签数组，即trainlabels，形状为(num_samples, 60)。而它必须与模型的输出形状一致，因此应为(num_samples, 300)。同样的情况也适用于你提到的所有其他失败的示例。
