脚本报错： Input 0 is incompatible with layer sequential: expected shape=(None, None, 1), found shape=[None, 48, 2]

这个错误通常出现在神经网络模型中，它告诉你输入数据的形状与模型期望的输入形状不匹配。更具体地说，这个错误告诉你模型期望的输入是三维张量（batch_size, sequence_length, input_dim），其中 batch_size 和 sequence_length 的数量是不确定的，但是 input_dim 必须是1。

而你的输入数据的形状是 [None, 48, 2]，它是一个三维张量，但是它的最后一维有两个元素，而不是一个。这就是为什么模型会抛出形状不兼容的错误。

要解决这个问题，你需要将输入数据的形状转换为模型期望的形状。可以使用 reshape() 函数来实现。例如，如果你的输入数据是一个名为 X 的 NumPy 数组，可以使用以下代码将其转换为模型期望的形状：

X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

这将把 X 从形状为 [None, 48, 2] 的三维张量转换为形状为 [None, 48, 1] 的三维张量，其中最后一维只有一个元素，满足模型的期望输入形状。

相关问题

ValueError: Input 0 is incompatible with layer sequential: expected shape=(None, 128, 128, 3), found shape=(32, 128, 3)

这个错误是由于你输入的数据维度与模型期望的维度不一致造成的。根据错误信息，模型期望输入数据的维度为(None, 128, 128, 3)，即(None, 图像高度, 图像宽度, 图像通道数)，而你输入的数据维度为(32, 128, 3)，表示有32张高度为128，宽度为3的图像。因此，你需要将输入数据的维度调整为模型期望的维度，可以使用 reshape 函数进行调整。具体的调整方式需要看你的数据格式和模型的输入格式而定。

报错 ValueError: Input 0 is incompatible with layer simple_cnn: expected shape=(None, 1601, 7, 1), found shape=(None, 7, 1, 1)

这个错误是因为输入数据的格式不正确，而模型的输入层期望的输入数据格式为 (None, 1601, 7, 1)。可以使用 reshape() 函数将输入数据的格式进行转换，将其变成四维张量。

可以按照以下方式修改代码：

# 定义一组输入和输出数据
x_train = np.random.rand(1601, 7)
y_train = np.random.rand(1601,)

# 对输入数据进行 reshape，将其转换成四维数组
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1, 1)

# 定义输入数据的格式
input_shape = (x_train.shape[1], x_train.shape[2], x_train.shape[3])
x = keras.Input(shape=input_shape)

# 建立卷积层
conv1 = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)

# 建立池化层
pool1 = layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(conv1)

# 建立全连接层
flatten = layers.Flatten()(pool1)
fc1 = layers.Dense(64, activation='relu')(flatten)

# 建立输出层
output = layers.Dense(1, activation='linear')(fc1)

# 编译模型
model = keras.Model(inputs=x, outputs=output, name='simple_cnn')
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 对模型进行训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在以上代码中，我们首先使用 reshape() 函数将输入数据进行转换，然后根据新的输入数据格式重新定义了模型的输入层。接着，按照之前的步骤建立了卷积层、池化层、全连接层和输出层，最后编译了模型并进行了训练。