如何调整Keras模型的输出尺寸？

Question

Kerm试图用人工神经网络。模型的输入维度为（5，5，2），而输出的维度为（5，5）。在运行整备整备（）函数，我遇到以下错误：

ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have 4 dimensions, but got array with shape (5, 5)

这是我正在执行的代码

^{pr2}$

以下是网络架构：

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense_1 (Dense)              (None, 5, 5, 1000)        3000      
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 5, 5, 1000)        1001000   
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 5, 5, 1)           1001      
=================================================================
Total params: 1,005,001
Trainable params: 1,005,001
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

模型应该基于（5,5,2）数组输出一个（5,5）数组，但在最低隐藏层失败。我如何解决这个问题？在

Answer 1

使用以下代码作为参考根据输入值更改值：

train_data=列车_数据重塑（列车_数据.形状[0]，10，30，30，1）

对于你输入的列车数据

Answer 2

您的网络将输出形状为(batch_size, 5, 5, 1)的张量。你的输出是四维张量吗？ 如果它是(5,5)的一个值，我想你需要把它重塑成(1,5,5,1)