上面的代码出现Shapes (None, 22) and (None, 15) are incompatible问题,怎么解决?
时间: 2024-02-29 20:51:51 浏览: 20
这个问题通常是由于模型最后一层的输出维度与标签的维度不匹配导致的。您可以尝试以下两种方法来解决这个问题:
1. 检查标签的维度是否正确
您需要确保标签的维度与模型最后一层的输出维度相同。如果您的标签是one-hot编码的,那么您可以使用Keras的`to_categorical`函数将其转换为one-hot编码。以下是一个示例代码:
```python
from keras.utils import to_categorical
# 将标签转换为one-hot编码
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=num_classes)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=num_classes)
```
其中,`y_train`和`y_test`是训练集和测试集的标签数据,`num_classes`是类别数量。
如果您的标签不是one-hot编码的,那么您需要将其转换为整数编码,并确保它们的取值范围是0到类别数量减1。例如,如果您有3个类别,那么标签应该是0、1或2。以下是一个示例代码:
```python
# 将标签转换为整数编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
y_train = encoder.fit_transform(y_train)
y_test = encoder.transform(y_test)
```
其中,`y_train`和`y_test`是训练集和测试集的标签数据。
2. 修改模型最后一层的输出维度
如果您已经确定标签的维度是正确的,那么您可以尝试修改模型最后一层的输出维度,使其与标签的维度相匹配。例如,如果您有3个类别,那么模型最后一层的输出维度应该是3。以下是一个示例代码:
```python
from keras.layers import Dense
# 创建模型
model = Sequential()
# 添加输入层和隐藏层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_dim))
# 添加输出层
model.add(Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
```
其中,`num_classes`是类别数量,`input_dim`是输入层的维度。
希望这些方法可以帮助您解决这个问题。
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