tensorflow.js 检查输入时出错:预期 dense_Dense1_input 有 3 个维度。但是得到了形状数组
tensorflow.js getting Error when checking input: expected dense_Dense1_input to have 3 dimension(s). but got array with shape
简单的问题,我确定答案很简单,但我真的很难将模型形状与张量拟合到模型中。
这个简单的代码
let tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
let features = {
x: [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
y: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
}
let tensorfeature = tf.tensor2d(Object.values(features))
console.log(tensorfeature.shape)
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense(
{
inputShape: tensorfeature.shape,
units: 1
}
))
const optimizer = tf.train.sgd(0.005);
model.compile({optimizer: optimizer, loss: 'meanAbsoluteError'});
model.fit(tensorfeature,
{epochs: 5}
)
结果出错:检查输入时出错:预期 dense_Dense1_input 有 3 个维度。但是得到了形状为 2,9
的数组
尝试了多种重塑、切片等方法,但都没有成功。谁能告诉我到底哪里出了问题?
model.fit
至少有两个参数 x, y,它们要么是张量,要么是张量数组。配置对象是第三个参数。
此外,作为参数传递给 model.fit 的特征 (tensorfeature
) 张量应该比模型的 inputShape
高一维。由于 tensorfeature.shape
被用作 inputShape
,如果我们想用 tensorfeature
训练模型,它的维度应该被扩展。可以使用 reshape
或 expandDims
.
来完成
model.fit(tensorfeature.expandDims(0))
// or possibly
model.fit(tensorfeature.reshape([1, ...tensorfeature.shape])
已经讨论了模型和训练数据之间的这种形状不匹配 and there
简单的问题,我确定答案很简单,但我真的很难将模型形状与张量拟合到模型中。
这个简单的代码
let tf = require('@tensorflow/tfjs-node');
let features = {
x: [1,2,3,4,5,6,7,8,9],
y: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
}
let tensorfeature = tf.tensor2d(Object.values(features))
console.log(tensorfeature.shape)
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense(
{
inputShape: tensorfeature.shape,
units: 1
}
))
const optimizer = tf.train.sgd(0.005);
model.compile({optimizer: optimizer, loss: 'meanAbsoluteError'});
model.fit(tensorfeature,
{epochs: 5}
)
结果出错:检查输入时出错:预期 dense_Dense1_input 有 3 个维度。但是得到了形状为 2,9
的数组尝试了多种重塑、切片等方法,但都没有成功。谁能告诉我到底哪里出了问题?
model.fit
至少有两个参数 x, y,它们要么是张量,要么是张量数组。配置对象是第三个参数。
此外,作为参数传递给 model.fit 的特征 (tensorfeature
) 张量应该比模型的 inputShape
高一维。由于 tensorfeature.shape
被用作 inputShape
,如果我们想用 tensorfeature
训练模型,它的维度应该被扩展。可以使用 reshape
或 expandDims
.
model.fit(tensorfeature.expandDims(0))
// or possibly
model.fit(tensorfeature.reshape([1, ...tensorfeature.shape])
已经讨论了模型和训练数据之间的这种形状不匹配