keras中的Convolution1D中的input_shape參數不匹配錯誤

Question

我想在keras中使用Convul​​ation1D對數據集進行分類。

數據集描述：

列車數據集大小= [340,30];沒有樣本= 340，樣本維度= 30

測試數據集大小= [230,30];沒有樣品= 230，樣品尺寸= 30

標籤尺寸= 2

拳我通過下面的代碼使用從keras網站中的信息試圖https://keras.io/layers/convolutional/

batch_size=1 
nb_epoch = 10 
sizeX=340 
sizeY=30 
model = Sequential() 
model.add(Convolution1D(64, 3, border_mode='same', input_shape=(sizeX,sizeY))) 
model.add(Convolution1D(32, 3, border_mode='same')) 
model.add(Convolution1D(16, 3, border_mode='same')) 
model.add(Dense(1)) 
model.add(Activation('sigmoid')) 

model.compile(loss='binary_crossentropy', 
       optimizer='adam', 
       metrics=['accuracy']) 

print('Train...') 
model.fit(X_train_transformed, y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, 
      validation_data=(X_test, y_test)) 
score, acc = model.evaluate(X_test_transformed, y_test, batch_size=batch_size) 
print('Test score:', score) 
print('Test accuracy:', acc) 

它提供了以下錯誤， ValueError：錯誤時檢查模型輸入：期望convolution1d_input_1有3個維度，但得到形狀與陣列（340,30）

然後我h AVE通過使用下面的代碼變換的訓練和測試數據轉換成3維的2維，

X_train = np.reshape(X_train_transformed, (X_train_transformed.shape[0], X_train_transformed.shape[1], 1)) 
X_test = np.reshape(X_test_transformed, (X_test_transformed.shape[0], X_test_transformed.shape[1], 1)) 

然後我運行修改下面的代碼，

batch_size=1 
nb_epoch = 10 
sizeX=340 
sizeY=30 

model = Sequential() 
model.add(Convolution1D(64, 3, border_mode='same', input_shape=(sizeX,sizeY))) 
model.add(Convolution1D(32, 3, border_mode='same')) 
model.add(Convolution1D(16, 3, border_mode='same')) 
model.add(Dense(1)) 
model.add(Activation('sigmoid')) 

model.compile(loss='binary_crossentropy', 
       optimizer='adam', 
       metrics=['accuracy']) 

print('Train...') 
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, 
      validation_data=(X_test, y_test)) 
score, acc = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=batch_size) 
print('Test score:', score) 
print('Test accuracy:', acc) 

但它示出了錯誤， ValueError異常：檢查模型輸入時出錯：期望convolution1d_input_1具有形狀（無，340,30），但得到具有形狀的陣列（340,30,1）

我無法找到尺寸不匹配的錯誤在這裏。

Answer 1

你可以試試嗎？

X_train = np.reshape(X_train_transformed, (1, X_train_transformed.shape[0], X_train_transformed.shape[1])) 
X_test = np.reshape(X_test_transformed, (1, X_test_transformed.shape[0], X_test_transformed.shape[1]))