Keras錯誤：期望dense_input_1有3個維度

Question

我想在Keras中嘗試一個簡單的模型，我想將其作爲輸入大小爲5x3的矩陣。在下面的示例中，在添加第一個緻密層時，通過使用input_shape=(5, 3)來指定。

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Activation 
from keras.optimizers import Adam 
import numpy as np 


model = Sequential() 
model.add(Dense(32, input_shape=(5, 3))) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Dense(32)) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Dense(4)) 


adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0) 
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=adam) 


x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]]) 


y = model.predict(x) 

然而，當我運行的代碼中，model.predict()功能提供了以下錯誤：

ValueError: Error when checking : expected dense_input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (5, 3)

但我不理解的錯誤。 x的形狀是（5,3），這正是我告訴第一個密集層期望的輸入。爲什麼因此期待三個維度？看起來這可能與批量大小有關，但我認爲input_shape只是指網絡的形狀，與批量大小無關......

Answer 1

問題出在這裏：

model.add(Dense(32, input_shape=(5, 3))) 

它應該是：

model.add(Dense(32, input_shape=(3,))) 

該第一示例尺寸不包括在input_shape。還因爲它實際上取決於在網絡安裝期間設置的batch_size。如果你想指定你可以嘗試：

model.add(Dense(32, batch_input_shape=(5, 3))) 

編輯：

從您的評論我瞭解，你希望你的輸入有shape=(5,3)在這種情況下，你需要：

1. reshape您的x的設置：

   x = x.reshape((1, 5, 3)) 
   

   其中第一個維度來自示例。

2. 您需要flatten您的模型在某個階段。這是因爲沒有它，你會通過你的網絡傳遞一個2d輸入。我建議你做到以下幾點：

   model = Sequential() 
   model.add(Dense(32, input_shape=(5, 3))) 
   model.add(Activation('relu')) 
   model.add(Dense(32)) 
   model.add(Activation('relu')) 
   model.add(Flatten()) 
   model.add(Dense(4))