import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model from keras.layers import * from sklearn.model_selection import train_test_split in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") in_flow = Reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) out_flow = Reshape(out_flow, (D1.shape[0], 5, 109)) c1 = Reshape(c1, (D1.shape[0], 5, 109)) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split((in_flow, out_flow, c1), D1, test_size=0.2, random_state=42) X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train,y_train, test_size=0.2, random_state=42) input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit([X_train[:,0:5,:,:], X_train[:,5:10,:], X_train[:,10:15,:]], y_train, validation_data=([X_val[:,0:5,:,:], X_val[:,5:10,:], X_val[:,10:15,:]], y_val), epochs=10, batch_size=32) test_loss = model.evaluate([X_test[:,0:5,:,:], X_test[:,5:10,:], X_test[:,10:15,:]], y_test) print("Test loss:", test_loss) 程序的运行结果为Traceback (most recent call last): File "C:\Users\liaoshuyu\Desktop\python_for_bigginer\5.23.py", line 11, in <module> in_flow = Reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109)) TypeError: Reshape.__init__() takes 2 positional arguments but 3 were given 怎么修改

`Reshape`函数的第二个参数应该是一个tuple，用来指定重塑后的形状，而你的第二个参数是一个数组，因此报错。你需要修改为以下代码：

in_flow = np.reshape(in_flow, (D1.shape[0], 5, 109, 109))
out_flow = np.reshape(out_flow, (D1.shape[0], 5, 109))
c1 = np.reshape(c1, (D1.shape[0], 5, 109))

这样就可以正确地将数据重塑为指定的形状了。

相关问题

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models import imageio解释

这段代码是在Python中导入一些常用的机器学习和深度学习库，包括numpy、tensorflow和tensorflow.keras。其中，numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了大量的数学函数和矩阵运算工具；tensorflow是一个由Google开发的开源深度学习框架，提供了丰富的API和工具，用于搭建、训练和测试神经网络模型；tensorflow.keras是tensorflow的高级API，提供了简单易用的接口和函数，方便用户快速构建深度学习模型。

在代码中，我们还导入了layers和models模块，这些模块包含了各种用于搭建深度学习模型的层和模块。最后，我们还导入了imageio库，这是一个用于读取和处理图像数据的Python库。

from tensorflow import keras from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers import random import time from datetime import datetime import numpy as np

这段代码导入了一些 Python 库和 TensorFlow 库的模块。其中，`tensorflow` 是 Google 开发的一个深度学习框架，`keras` 是 TensorFlow 中的一个高层次深度学习 API，`keras.layers` 模块包含了各种神经网络层，`numpy` 是一个数学库，提供了大量数值计算的函数和数据结构，`matplotlib.pyplot` 是 Python 中常用的绘图库，`sklearn.metrics` 模块包含了各种机器学习的评估指标和函数。

这些库的作用如下：

- `tensorflow.keras`：TensorFlow 的高层次深度学习 API，用于构建和训练深度学习模型。
- `sklearn.metrics`：包含了各种机器学习的评估指标和函数，如混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等。
- `matplotlib.pyplot`：Python 中常用的绘图库，可以绘制各种类型的图形，如折线图、散点图、柱状图等。
- `numpy`：一个数学库，提供了大量数值计算的函数和数据结构，如数组、矩阵、线性代数等。在深度学习中，常用来处理数值数据。
- `random`：Python 的随机数库，用于生成随机数或打乱数据。
- `time`：Python 的时间库，用于获取当前时间。
- `datetime`：Python 的日期时间库，用于处理日期和时间的各种操作。