ValueError: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument.

这个错误通常是因为在创建一个 Sequential 模型时，第一层没有指定输入的形状。你需要在第一层中指定输入的形状，可以使用 `input_shape` 或者 `batch_input_shape` 参数来指定。例如：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,)))

这里添加了一个 Dense 层作为第一层，输入的形状是一个长度为 784 的向量。如果你的输入是一个批量的样本，你可以使用 `batch_input_shape` 参数来指定：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', batch_input_shape=(32, 784)))

这里指定输入是一个批量大小为 32 的样本，每个样本的形状是一个长度为 784 的向量。

相关问题

from tensorflow.keras import layers, Sequential mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') # Define your new input layer with the desired shape new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3)) # Create a new model by adding the new input layer to the old model new_model = Sequential([new_input] + mobile.layers[1:]) # Compile the new model new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Print the summary of the new model new_model.summary()这一段代码报错ValueError: A merge layer should be called on a list of inputs.

这个错误通常出现在使用 Keras 中的 merge 层时，它需要将多个张量作为输入，并将它们合并成一个张量。在这段代码中，可能是由于 MobileNetV2 模型中存在 merge 层，而将其合并到新模型中时出现了问题。

你可以尝试使用 Functional API 来构建模型，这样可以更灵活地处理模型的输入和输出。下面是一种修改方法，你可以试试看：

from tensorflow.keras import layers, models

# Define your new input layer with the desired shape
new_input = layers.Input(shape=(100, 125, 3))

# Load the MobileNetV2 model without the top layer
mobile = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')

# Freeze the weights of the MobileNetV2 layers
for layer in mobile.layers:
    layer.trainable = False

# Get the output of the MobileNetV2 model
x = mobile(new_input)

# Add a global average pooling layer and a dense layer for classification
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = layers.Dense(128, activation='relu')(x)
predictions = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)

# Create the new model
new_model = models.Model(inputs=new_input, outputs=predictions)

# Compile the new model
new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Print the summary of the new model
new_model.summary()

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个新的输入层 `new_input`，然后加载了 MobileNetV2 模型，并将其输出作为新模型的输入 `x`。在 `x` 上添加了一个全局平均池化层和一个密集层，最后是一个分类层 `predictions`。这个修改后的代码中没有使用 merge 层，因此不会出现该错误。

model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]*5)))修改该代码，解决 ValueError: Input 0 of layer "sequential_76" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 10, 5), found shape=(None, 10, 1, 1, 5)问题

根据报错信息，我们可以看到原本预期的输入形状是 `(None, 10, 5)`，但实际输入的形状是 `(None, 10, 1, 1, 5)`，多了两个维度。因此，我们需要将多余的维度去掉，可以使用 `np.squeeze()` 函数来实现。

修改后的代码如下：

model.add(Input(shape=np.squeeze((X_train.shape[1], X_train.shape[2]*5)))))

这样就可以将输入形状变为预期的 `(None, 10, 5)`。