Keras 预测形状不正确？
Keras predict getting incorrect shape?
我是 Keras 的新手，正在尝试测试我刚刚训练的模型。
我正在使用 Tensorflow 后端和 Python 3.
但是，我输入的形状和 Keras 错误中说的形状完全不同。这是我的代码：
testnote = np.zeros((3,))
testnote[0] = 70
testnote[1] = 70
print(testnote.shape)
pred = model.predict(testnote)
print(pred)
对于测试笔记的形状，我的一致输出是“(3,)”，然后是我的预测线的错误："ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (3,) but got array with shape (1,)"
当我刚刚确认形状为 (3,) 时，Keras 将测试笔记读取为形状 (1,) 是怎么回事？ "shape" 的含义是否使用了某种不同的标准？我试过重塑和添加括号以及其他一些东西，但我真的不知道问题出在哪里。
对于额外的上下文，该模型接受一个包含 3 个标量输入（代表音高、速度和乐器 class）的数组，并输出一个包含 1025 个标量输出的数组。我小心翼翼地没有使用 "dimension" 这个词，因为我认为这是我感到困惑的地方，而且从技术上讲，两者都只是一维的。我确信我的模型有很多问题，我必须在接下来的时间里解决这些问题。但是，我只想让这个预测函数起作用，这样我就可以理解我的输出是什么样子的。
在此先感谢您的帮助。
Keras Model 隐含地期望您的数据（作为 np array 传递）具有批量大小的维度。目前，您的模型正在将 testnote 解释为形状 1 的 3 个示例。尝试将批量维度添加到 'testnote'，如下所示：
testnote = testnote.reshape(1,-1)
这会将 testnote 重塑为 (1, 3)，这样您就可以将批量大小明确定义为 1。
我是 Keras 的新手，正在尝试测试我刚刚训练的模型。
我正在使用 Tensorflow 后端和 Python 3.
但是，我输入的形状和 Keras 错误中说的形状完全不同。这是我的代码：
testnote = np.zeros((3,))
testnote[0] = 70
testnote[1] = 70
print(testnote.shape)
pred = model.predict(testnote)
print(pred)
对于测试笔记的形状，我的一致输出是“(3,)”，然后是我的预测线的错误："ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (3,) but got array with shape (1,)"
当我刚刚确认形状为 (3,) 时，Keras 将测试笔记读取为形状 (1,) 是怎么回事？ "shape" 的含义是否使用了某种不同的标准？我试过重塑和添加括号以及其他一些东西，但我真的不知道问题出在哪里。
对于额外的上下文，该模型接受一个包含 3 个标量输入（代表音高、速度和乐器 class）的数组，并输出一个包含 1025 个标量输出的数组。我小心翼翼地没有使用 "dimension" 这个词，因为我认为这是我感到困惑的地方，而且从技术上讲，两者都只是一维的。我确信我的模型有很多问题，我必须在接下来的时间里解决这些问题。但是，我只想让这个预测函数起作用，这样我就可以理解我的输出是什么样子的。
在此先感谢您的帮助。
Keras Model 隐含地期望您的数据（作为 np array 传递）具有批量大小的维度。目前，您的模型正在将 testnote 解释为形状 1 的 3 个示例。尝试将批量维度添加到 'testnote'，如下所示：
testnote = testnote.reshape(1,-1)
这会将 testnote 重塑为 (1, 3)，这样您就可以将批量大小明确定义为 1。