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问Keras阵列形状误差
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Stack Overflow用户

提问于 2018-06-28 08:20:50

回答 2查看 297关注 0票数 1

当我传入的是一个形状ValueError数组时，我为什么要为我的神经网络得到一个形状(8,1)，但是我得到的错误是，神经网络正在抱怨得到一个(1,)。

神经网络：

>>> observation_dimension
(8,)
>>> q_network = Sequential([
    Dense(40, input_dim=observation_dimension, activation='relu'),
    Dense(40, activation='relu'),
    Dense(number_of_actions, activation='linear')
])
>>> obs
array([-0.00371828,  0.93953934, -0.37663383, -0.07161933,  0.00431531,
        0.08531308,  0.        ,  0.        ])
>>> obs.shape
(8,)

错误：

>>> q_network.predict(obs)
Traceback (most recent call last):
...
...
ValueError: Error when checking input: expected dense_27_input to have shape (8,) but got array with shape (1,)

python

tensorflow

neural-network

keras

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-06-28 09:18:28

model.predict接受一批样本，如果你给它一个形状错误的样本，它会将第一个维度解释为批处理。

一个简单的解决方案是添加一个值为1的维度：

q_network.predict(obs.reshape(1, 8))

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2018-06-28 09:00:00

predict方法需要一个2d数组，所以只需重塑您的obs

obs = np.reshape(obs,(-1,len(obs)))

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51078007

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