Shapes (None, 1) and (None, 21) are incompatible
时间: 2023-06-15 11:04:29 浏览: 75
这个错误通常发生在使用深度学习模型时,输入数据的形状与模型期望的形状不匹配。在这种情况下,您需要检查输入数据的形状,并确保它与模型期望的形状相同。
在这个特定的错误消息中,您的输入数据形状是`(None, 1)`,但模型期望的形状是`(None, 21)`。这意味着您的模型期望输入具有21个特征,但您提供的数据只有1个特征。
您可以尝试重新调整您的输入数据的形状以匹配模型的形状,或者检查您的模型架构以确保它与您的输入数据兼容。另外,您也可以尝试使用`reshape`函数来调整输入数据的形状。
相关问题
Shapes (None, 2) and (None, 1) are incompatible
这个错误通常发生在两个张量的形状不兼容时。在这种情况下,您可以检查两个张量的形状并确保它们兼容。例如,如果您正在尝试将形状为(None,2)的张量与形状为(None,1)的张量连接起来,则可以使用以下代码进行修复:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Concatenate
# 创建两个张量
tensor1 = Input(shape=(None, 2))
tensor2 = Input(shape=(None, 1))
# 使用 Concatenate 层连接两个张量
concat_tensor = Concatenate()([tensor1, tensor2])
# 打印连接后的张量形状
print(concat_tensor.shape)
```
这将输出连接后的张量形状为(None,None,3),其中第一维为批次大小,第二维为序列长度,第三维为张量中的特征数。
Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible
这个错误通常是因为您在使用 TensorFlow 等深度学习框架时,在模型的输入数据形状和期望形状之间存在不匹配。您需要检查您的代码,确保您的输入数据形状与模型期望的形状匹配。特别是,您需要检查输入数据的维度和大小是否正确,以及是否与模型定义中的输入层匹配。如果问题仍然存在,请尝试使用调试器打印相关的数据形状并进行详细的排查。