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conv1D中的形状尺寸
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<p>我试着建立一个只有一层的CNN,但我有一些问题。 事实上,编者告诉我</p> <blockquote> <p>ValueError: Error when checking model input: expected conv1d_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (569, 30)</p> </blockquote> <p>这是密码</p> <pre><code>import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv1D numpy.random.seed(7) <a href="https://www.cnpython.com/pypi/dataset" class="inner-link">dataset</a>Training = numpy.loadtxt("CancerAdapter.csv",delimiter=",") X = datasetTraining[:,1:31] Y = datasetTraining[:,0] datasetTesting = numpy.loadtxt("CancereEvaluation.csv",delimiter=",") X_test = datasetTraining[:,1:31] Y_test = datasetTraining[:,0] model = Sequential() model.add(Conv1D(2,2,activation='relu',input_shape=X.shape)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=5) scores = model.evaluate(X_test, Y_test) print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100)) </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果无法看到更多细节,则预处理后的数据形状不正确。<br/> 将X重塑为具有3个维度:</p> <pre><code>np.reshape(X, (1, X.shape[0], X.shape[1])) </code></pre>
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