我将jupyternotebook与anaconda结合使用。我首先使用kerast，我不能做教程。关于这个问题在stackoverflow有两个主题，但是没有找到解决方法。我的代码:model=Sequential()model.add(Dense(1,input_dim=1,activation='softmax'))model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])X_train_shape=X_train.reshape(len(X_train),1)Y_train

当我尝试在keras中训练MLP模型时出现以下错误(我使用的是keras版本1.2.2)Errorwhencheckingmodelinput:thelistofNumpyarraysthatyouarepassingtoyourmodelisnotthesizethemodelexpected.Expectedtosee1arraysbutinsteadgotthefollowinglistof12859arrays:这是模型的总结_____________________________________________________________________________

同步调用时，遵循Keras函数(预测)工作pred=model.predict(x)但是当从异步任务队列(Celery)中调用时，它不起作用。Keras预测函数在异步调用时不会返回任何输出。堆栈是:Django，Celery，Redis，Keras，TensorFlow 最佳答案 我碰到了这个完全相同的问题，而那家伙真是个兔子洞。想要在这里发布我的解决方案，因为这可能会节省某人一天的工作:TensorFlow特定于线程的数据结构在TensorFlow中，当您调用model.predict(或keras.models.load_mod