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如何调整Keras模型的输出尺寸?
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<p>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:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have 4 dimensions, but got array with shape (5, 5) </code></pre> <p>这是我正在执行的代码</p> ^{pr2}$ <p>以下是网络架构:</p> <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>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 _________________________________________________________________ </code></pre> <p>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</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您的网络将输出形状为<code>(batch_size, 5, 5, 1)</code>的张量。你的输出是四维张量吗? 如果它是<code>(5,5)</code>的一个值,我想你需要把它重塑成<code>(1,5,5,1)</code></p>
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