我如何更改tensorflow中的测试数据？

Question

对不起，我的英文不是很好

我的 DNN 模型已经训练好了。

model = models.Sequential()
model.add(Dense(256, input_shape=(15,), activation='relu'))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

hist = model.fit(train_X, train_Y, epochs=200, validation_split=0.1)

这是新数据，它作为管道处理。此数据与输入数据的形状匹配。

test_data = [20863, 416326, 709402, 297455, 409472, 318053, 369461, 139100]

def Pipeline(data):
    # Beers Law
    for i in range(0, 7):
        col_name = 'wavelength{}'.format(i+9)
        data.insert(i+8, data[i+1] / data[i])
    # MinMaxScaler
    X_scale = (data - X_min) / (X_max - X_min)
    return X_scale

X = Pipeline(test_data)
model.predict(X)

但是我尝试预测，但是我得到了一个错误。 ValueError：调用层“sequential_1”（类型 Sequential）时遇到异常。

如何更改测试数据？

Answer 1

您是否尝试过将 X 数组重塑为 [15,1] 数组？

我如何更改tensorflow中的测试数据？

How can i change test data in tensorflow?

python

keras

tensorflow2.0

predict