Error when checking target: expected add_6 to have shape (3, 3) but got array with shape (3, 1）是报错，源代码为import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)

这个错误是因为你的目标值的形状不对，你期望的形状是(3, 3)，但是你的目标值的形状是(3, 1)。你可以检查一下你的代码，看看是否有问题。你可以在训练模型时使用`verbose=1`参数，这样就可以看到更详细的训练信息，包括每个batch的输入和目标值的形状。如果你还不能解决问题，可以将更详细的错误信息和代码发送给我，我会尽力帮助你解决问题。

相关问题

ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (2,) but got array with shape (3,)

这个错误通常是因为您的目标数据的形状（shape）与您的模型期望的形状不一致导致的。请检查您的目标数据的形状是否正确，特别是目标数据的最后一维是否与您的模型最后一层的输出形状相同。

如果您的目标数据确实有问题，您可以尝试调整您的目标数据的形状，以使其与您的模型期望的形状相同。如果您不确定如何调整目标数据的形状，请提供更多的代码和错误信息，以便我们更好地帮助您解决问题。

ValueError: Error when checking input: expected input_3 to have shape (128,) but got array with shape (1,)

这个错误通常是因为模型期望的输入形状与实际输入的形状不匹配。检查一下输入的数据形状是否与模型期望的形状一致。

你可以使用以下代码检查你的输入形状是否正确：

print(input_data.shape)

如果你输入的数据形状不正确，你可以使用以下代码更改输入形状：

import numpy as np

input_data = np.reshape(input_data, (1, 128))

这会将输入数据的形状更改为 (1, 128)。请注意，这里的 128 取决于你的模型期望的输入形状。你应该将其替换为你模型期望的实际输入形状。