我正在尝试重写一个用于分类卫星图像的Keras模型，该模型是一个神经网络模型，我想将其重写为卷积神经网络（CNN），我在这里找到了这个模型。
之前的神经网络模型是这样的：
model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(1, nBands)), keras.layers.Dense(14, activation='relu'), keras.layers.Dense(2, activation='softmax')])原始图像的形状是6, 2054, 2044，在重塑为二维数组后，它变成了(2519025, 6)，根据文章，重塑的原因是：
我们现在将数组的形状改为二维数组，这是大多数机器学习算法所期望的，其中每一行代表一个像素。
然后它再次被重塑为(2519025, 1, 6)
我使用Conv1D作为卷积层，像这样
model = keras.Sequential([ keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=(3), activation='relu', padding = 'same',input_shape=(2519025, 6)), keras.layers.Dense(128, activation='relu',kernel_initializer='glorot_normal'), keras.layers.Dense(2, activation='softmax')])我这样调用模型：model.fit(xTrain, yTrain, epochs=2,batch_size=10)
xTrain和yTrain的形状是
(2519025, 1, 6) (1679351, 1, 6)
我得到了这个警告：
ARNING:tensorflow:模型的构建使用了形状为(None, 2519025, 6)的输入Tensor(“conv1d_input:0”, shape=(None, 2519025, 6), dtype=float32)，但它被调用时输入的形状与之不兼容(None, 1, 6)。
模型的正确input_shape是什么，或者我该如何将这个神经网络模型改为使用CNN？
回答：
正如警告所述，网络期望输入形状为(None, 2519025, 6)，其中None是批量大小，但你的xTrain和yTrain的形状为(2519025, 1, 6) (1679351, 1, 6)。你可以尝试以下方法，使你的输入形状与网络输入形状匹配：
xTrain = xTrain.reshape(2519025, 6)然而，如果(2519025, 6)是单个输入数据的大小，那么你的xTrain必须是(#samples, 2519025, 6)的大小。此外，这两个网络都是两类分类器，但你提到你的yTrain是(1679351, 1, 6)，它必须是(#samples, 2)。在解决你的输入问题后，你将为此得到一个单独的错误。
