我正在尝试多类分类，这里是我的训练输入和输出的详细信息:train_input.shape=(1,95000,360)(95000lengthinputarraywitheachelementbeinganarrayof360length)train_output.shape=(1,95000,22)(22Classesarethere)model=Sequential()model.add(LSTM(22,input_shape=(1,95000,360)))model.add(Dense(22,activation='softmax'))model.compile(loss='ca
我已经检查了所有的解决方案，但仍然面临同样的错误。我的训练图像形状是(26721,32,32,1)，我认为它是4维的，但我不知道为什么错误显示它是5维的。model=Sequential()model.add(Convolution2D(16,5,5,border_mode='same',input_shape=input_shape))这就是我定义model.fit_generatormodel.fit_generator(train_dataset,train_labels,nb_epoch=epochs,verbose=1,validation_data=(valid_datas
您好，我有一个长度为2800的平面列表，它包含28个变量中的每一个的100个结果:下面是2个变量的4个结果的示例[0,0,1,1,2,2,3,3]我想将列表reshape为数组(2,4)，以便每个变量的结果都在一个元素中。[[0,1,2,3],[0,1,2,3]] 最佳答案 您可以考虑从扁平化的原始列表/数组中逐行填充新形状(最后一个维度变化最快)。如果您想按列填充数组，一个简单的解决方案是将列表整形为具有反转维度的数组，然后转置它:x=np.reshape(list_data,(100,28)).T上面的代码片段生成一个28x10
LSTM:Input0oflayerlstm_1isincompatiblewiththelayer:expectedndim=3,foundndim=2(reshapinginput)我想根据RobertFrost的诗歌创作诗歌。我已经预处理了我的数据集：12345678910111213141516171819202122232425max_sentence_len=max(len(l)forlincorpus_int)input_seq=np.array(tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(corpus_int,padding='p
LSTM:Input0oflayerlstm_1isincompatiblewiththelayer:expectedndim=3,foundndim=2(reshapinginput)我想根据RobertFrost的诗歌创作诗歌。我已经预处理了我的数据集：12345678910111213141516171819202122232425max_sentence_len=max(len(l)forlincorpus_int)input_seq=np.array(tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(corpus_int,padding='p
