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python-3.x - 如何在 keras 模型中拟合 3D 矩阵?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 12:24:34 24 4
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我正在用 keras 创建一个回归模型。我有 10 145 * 5十位数矩阵。我在安装 10 时遇到问题145 * 5 keras 模型中的矩阵。
X是输入矩阵
In: X.shapeOut: (10, 145, 5)y是目标矩阵
In: y.shapeOut: (10,)
每个145 * 5矩阵目标矩阵中将有一个值

制作模型
In: model = Sequential([
Dense(32, input_dim=145),
Activation('sigmoid'),
Dense(output_dim=10)
])

虽然前一行没有抛出任何错误或警告,但我很确定它是 不是 在这种情况下拟合模型的正确方法。
In: model.compile(optimizer='sgd',loss='mse')
到目前为止没有问题。但是当我试图拟合矩阵时
In: model.fit(X, y.reshape(-1, 1))
在这条线之后,我得到了一个很长的回溯,最终说
ValueError: Error when checking model input: expected dense_input_1 to have 2 dimensions, but got array with shape (10, 145, 5)
请帮助我正确拟合模型中的矩阵。谢谢!

最佳答案

使用 input_shape而不是 input_dim .此外,由于输出的维数正在发生变化,您需要使用 FlattenReshape作为维度之一。

from keras.layers import Flatten

model = Sequential([
Dense(32, input_shape=(145,5)),
Flatten(),
Activation('sigmoid'),
Dense(output_dim=10)
])

model.summary()

使用 model.summary()检查模型的结构以更好地理解。

关于python-3.x - 如何在 keras 模型中拟合 3D 矩阵?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41335431/

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