ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 994, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1052, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 152, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 272, in call ** return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\losses.py", line 1990, in categorical_crossentropy return backend.categorical_crossentropy( File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5529, in categorical_crossentropy target.shape.assert_is_compatible_with(output.shape) ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 62) are incompatible

时间: 2023-07-21 07:00:57 浏览: 336
这个错误是由于模型的输出形状与目标数据的形状不匹配导致的。 根据错误信息，模型的输出形状是(None, 1)，而目标数据的形状是(None, 62)。这表示模型输出的每个样本都是一个形状为(None, 1)的张量，而目标数据的每个样本都是一个形状为(None, 62)的张量。 你可以尝试调整模型的输出层，使其输出与目标数据的形状匹配。或者，你可以修改目标数据的形状，使其与模型的输出形状匹配。这取决于你的具体需求和数据。 如果你需要进一步的帮助，请提供更多关于你的模型和数据的信息，我将尽力提供更准确的解决方案。
相关问题

ValueError: in user code: File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2137, in predict_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2123, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2111, in run_step ** outputs = model.predict_step(data) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2079, in predict_step return self(x, training=False) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 295, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "mobilenet_1.00_224" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(32, 224, 3)

这个错误的原因是输入数据的形状不符合预期。在你的代码中，你使用了一个名为 "mobilenet_1.00_224" 的模型，该模型期望输入数据的形状为 (None, 224, 224, 3)。然而，你的输入数据的形状为 (32, 224, 3)，这与期望的形状不一致。 你需要检查输入数据的形状是否正确，并确保它与模型期望的形状一致。如果你使用的是图像数据，请确保将它们的大小调整为模型期望的大小。 另外，你也可以尝试使用 Keras 的 `Input` 函数来为模型指定正确的输入形状。例如，你可以使用以下代码来创建一个输入张量： ``` from keras.layers import Input input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3)) ``` 然后，将这个输入张量传递给模型的第一层，例如： ``` from keras.applications import MobileNet model = MobileNet(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=True) ``` 这样可以确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[29], line 91 88 model.summary() 89 #模型训练 ---> 91 history = model.fit( 92 normed_train_data, train_labels, 93 epochs=100, validation_split=0.2, verbose=0) #verbose=表示不输出训练记录 94 #输出训练的各项指标值 95 hist = pd.DataFrame(history.history) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file1dq9vkey.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_21" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 14), found shape=(32, 15)

这个错误的原因是您的模型期望的输入形状与实际输入形状不匹配。具体来说，您的模型期望的输入形状是(None, 14)，但您提供给模型的输入形状是(32, 15)。这意味着您的输入数据中有32个样本，每个样本有15个特征，而您的模型期望每个样本只有14个特征。 为了解决这个问题，您需要检查您的输入数据，并确保它们的形状与模型期望的形状匹配。您可以使用NumPy的reshape()函数来改变输入数据的形状，以确保其与模型期望的形状匹配。例如，如果您的输入数据是一个形状为(32, 15)的NumPy数组，您可以使用reshape()函数将其转换为形状为(32, 14)的数组，如下所示： ``` train_data = train_data.reshape((32, 14)) ``` 这样，您就可以将新的train_data输入到您的模型中了，而不会遇到形状不匹配的错误。
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def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]*5))) model.add(Reshape((X_train.shape[1], 1,X_train.shape[2], 5))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(RepeatVector(1)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改代码，解决ValueError: in user code: File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 298, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_71" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 10, 5), found shape=(None, 10, 1, 1, 5)

model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(RepeatVector(1)) # 添加lstm...

def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((X_train.shape[1], 1, X_train.shape[2], 1))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(RepeatVector(1)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码，解决ValueError: in user code: File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\reshaping\reshape.py", line 118, in _fix_unknown_dimension raise ValueError(msg) ValueError: Exception encountered when calling layer 'reshape_51' (type Reshape). total size of new array must be unchanged, input_shape = [10, 1, 1, 5], output_shape = [10, 1, 1, 1] Call arguments received by layer 'reshape_51' (type Reshape): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 10, 1, 1, 5), dtype=float32)问题

该代码中的问题在于 Reshape 层的输出形状与后续层的输入形状不一致，导致了 ValueError。具体来说，Reshape 层将输入形状从 (batch_size, time_steps, features) 转换为了 (batch_size, time_steps, 1, features, 1...

trainX Y shape is: (4755, 48, 23) (4755, 60, 23) (4755, 5, 1) Hx= 1 Traceback (most recent call last): File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\lstnet_keras-master\train_batch_a391.py:172 model,normalize = startTrainMult_1H(df,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:400 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:323 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:297 in LSTNetAttention res = add([concat,z]) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:555 in add return Add(**kwargs)(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:75 in symbolic_fn_wrapper return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:463 in __call__ self.build(unpack_singleton(input_shapes)) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:90 in build output_shape = self._compute_elemwise_op_output_shape(output_shape, File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:59 in _compute_elemwise_op_output_shape raise ValueError('Operands could not be broadcast ' ValueError: Operands could not be broadcast together with shapes (23, 32) (5,)

这个错误是由于在使用 Keras 进行模型训练时，两个张量的形状无法进行广播运算所导致的。具体来说，在您的代码中，您使用了 Keras 的 Merge 层中的 Add 层，将两个张量进行相加。但是，这两个张量的形状不匹配，无法...

model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:451 in LSTNetAttention context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:897 in __call__ self._maybe_build(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:2416 in _maybe_build self.build(input_shapes) # pylint:disable=not-callable File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\tf_utils.py:316 in wrapper output_shape = fn(instance, input_shape) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\merge.py:674 in build raise ValueError('Dimension incompatibility ' ValueError: Dimension incompatibility 1 != 48. Layer shapes: (None, 48, 1), (None, 48, 21). Chosen axes: 2, 1

这意味着您要对第一个张量的第二个维度和第二个张量的第一个维度进行点积操作，但是这两个维度的大小不同，分别为 1 和 48，所以会抛出 ValueError 异常。 您需要检查一下您的代码，特别是输入张量的构建部分，确保...

File "C:\Users\200511672\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 305, in assert_input_compatibility str(K.ndim(x))) ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv2d_1: expected ndim=4, found ndim=3

conv_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), padding='same', activation='relu')(input_tensor) 这里我们使用 tf.expand_dims 函数将一个 3D 张量扩展为 4D 张量，然后将其作为卷积层的输入张量。...

[ WARN:0@2804.030] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\test'): can't open/read file: check file path/integrity [ WARN:0@2804.030] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('C:\Users\CXY\PycharmProjects\pythonProject\data\train'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3505, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-23-66d5a743ade9>", line 48, in <module> model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 102, in convert_to_eager_tensor return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype) ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type NoneType).出现以上错误请指出并修正

3. 检查训练数据和标签：确保训练数据和标签中没有空值（None）。如果存在空值，可以考虑删除这些样本或者进行适当的处理，例如填充缺失值或使用其他合理的方式来处理空值。 4. 确保相关库和依赖项已正确安装：确保...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-56-571552a9fb46> in <module>() ----> 1 prediction = model.predict(number_data_normalize) 2 print(prediction) 3 np.max(prediction) 4 np.argmax(prediction) D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in predict(self, x, batch_size, verbose, steps) 1147 'argument.') 1148 # Validate user data. -> 1149 x, _, _ = self._standardize_user_data(x) 1150 if self.stateful: 1151 if x[0].shape[0] > batch_size and x[0].shape[0] % batch_size != 0: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training.py in _standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size) 749 feed_input_shapes, 750 check_batch_axis=False, # Don't enforce the batch size. --> 751 exception_prefix='input') 752 753 if y is not None: D:\360downloads\Anaconda\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix) 126 ': expected ' + names[i] + ' to have ' + 127 str(len(shape)) + ' dimensions, but got array ' --> 128 'with shape ' + str(data_shape)) 129 if not check_batch_axis: 130 data_shape = data_shape[1:] ValueError: Error when checking input: expected conv2d_1_input to have 4 dimensions, but got array with shape (1, 784)

这个错误是因为模型期望输入有四个维度，而你的输入数据只有两个维度。在使用CNN进行图像预测时，通常需要将图像转换为四维张量，形状为(batch_size, height, width, channels)。 在你的情况下，你的输入数据只有一...

用上述模型，产生如下错误 ： File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:338 in assert_input_compatibility raise ValueError('Input ' + str(input_index) + ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_1: expected ndim=3, found ndim=4

在这个错误信息中，模型的一个双向循环层（bidirectional_1）期望输入的张量维度是3，但是实际输入的张量维度是4。可能是因为你的输入数据维度不正确，或者是因为你的模型架构中有一个不匹配的层。 你可以检查你的...

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 294, in <module> train() File "train.py", line 177, in train pred = get_model(pointclouds_phs[-1], is_training_phs[-1], bn_decay=bn_decay) File "/data/hxl/TDGCNN6sagan/tensorflow/sem_seg/model.py", line 569, in get_model self_att_1 = SelfAttention(out111) File "/data/hxl/TDGCNN6sagan/tensorflow/sem_seg/model.py", line 505, in __init__ self.q_map = tf.keras.layers.Conv1D(self.out_channel, 1, use_bias=False) File "/root/anaconda3/envs/py37tf241/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py", line 512, in __init__ **kwargs) File "/root/anaconda3/envs/py37tf241/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py", line 164, in __init__ self._validate_init() File "/root/anaconda3/envs/py37tf241/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py", line 175, in _validate_init self.groups, self.filters)) ValueError: The number of filters must be evenly divisible by the number of groups. Received: groups=1, filters=Tensor("transpose_2:0", shape=(24, 64, 4096), dtype=float32, device=/device:GPU:0)

这个错误是由于在模型的某个层中，输入的 filters 参数的形状不符合要求导致的。根据错误信息，可以看到 filters 的形状为 (24, 64, 4096)，而 groups 参数为 1，这意味着 filters 的数量必须可以被 groups 整除。...

--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Input In [27], in <cell line: 11>() 9 model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) 10 model.add(Dropout(0.2)) ---> 11 model.add(LSTM(units=32)) 12 model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 14 # 编译模型 File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/trackable/base.py:204, in no_automatic_dependency_tracking.<locals>._method_wrapper(self, *args, **kwargs) 202 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 203 try: --> 204 result = method(self, *args, **kwargs) 205 finally: 206 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/utils/traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/src/engine/input_spec.py:235, in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " 238 f"expected ndim={spec.ndim}, found ndim={ndim}. " 239 f"Full shape received: {tuple(shape)}" 240 ) 241 if spec.max_ndim is not None: 242 ndim = x.shape.rank ValueError: Input 0 of layer "lstm_8" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)

这个错误提示说明你的 LSTM 层期望输入的张量维度为 3，但是实际的输入张量维度只有 2。具体来说，LSTM 层期望的输入张量维度应该为 (batch_size, sequence_length, input_dim)，其中 batch_size 表示输入的样本数目...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

这个错误信息是在使用 Keras 模型进行预测时出现的。它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) ...

上述代码报错：Using TensorFlow backend. 2023-06-02 17:07:57.266774: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-02 17:07:57.267572: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Loading data... Traceback (most recent call last): File "C:/Users/85448/PycharmProjects/LightGBM_text/deep2.py", line 12, in <module> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\keras\datasets\imdb.py", line 54, in load_data x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train'] File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 256, in __getitem__ pickle_kwargs=self.pickle_kwargs) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\format.py", line 743, in read_array raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM # 加载数据集 max_features = 20000 maxlen = 80 batch_size = 32 print('Loading data...') (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-536a68c200e5> in <module> 52 return model 53 # lstm network ---> 54 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 55 # summary 56 print(model.summary()) <ipython-input-54-536a68c200e5> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 22 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) 23 ---> 24 model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', 25 input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) 26 model.add(Flatten()) ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " ValueError: Input 0 of layer "conv_lstm2d_12" is incompatible with the layer: expected ndim=5, found ndim=3. Full shape received: (None, 10, 5)解决该错误

这个层期望的输入张量维度是 5，而实际输入张量的维度是 3。具体来说，期望的维度是 (batch_size, timesteps, channels, rows, cols)，而实际的维度是 (batch_size, timesteps, features)。 这个问题的原因可能是在...
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Python3 异常处理：捕获并链式抛出异常

File "<stdin>", line 3, in example ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'N/A' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): ...
zip

果壳处理器研究小组(Topic基于RISCV64果核处理器的卷积神经网络加速器研究)详细文档+全部资料+优秀项目+源码.zip

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