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ValueError:形状(None，1)和(None，64)不兼容Keras

这个错误是由于Keras模型中的输入形状不匹配导致的。具体来说，形状为(None, 1)和(None, 64)的张量不兼容。

在Keras中，模型的输入形状是在模型的第一层定义的。形状(None, 1)表示输入是一个二维张量，第一个维度可以是任意大小，第二个维度是1。形状(None, 64)表示输入是一个二维张量，第一个维度可以是任意大小，第二个维度是64。

要解决这个错误，需要确保模型的输入形状与实际输入数据的形状相匹配。可以通过以下几种方式来解决：

检查输入数据的形状：确保输入数据的形状是(None, 1)或(None, 64)。如果不匹配，可以使用reshape()函数来调整数据的形状。
检查模型的第一层：确保模型的第一层的输入形状与数据的形状相匹配。可以使用Input()函数来明确指定输入形状。
检查模型的其它层：如果模型中有其它层，确保它们的输入形状与前一层的输出形状相匹配。
检查模型的编译过程：在编译模型之前，确保指定了正确的损失函数、优化器和评估指标。

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相关搜索:ValueError:形状(None，2)和(None，1)不兼容 ValueError:形状(None，3)和(None，1)不兼容 Keras ValueError:形状(None，1)和(None，48，48，96)不兼容 ValueError:形状(None，9)和(None，10)不兼容 ValueError:形状(None，6)和(None，5)不兼容 ValueError:形状(None，5)和(None，1000)不兼容 Keras model.fit ValueError:形状(None，43)和(None，1，1，43)不兼容 ValueError:形状(None，50)和(None，1)在Tensorflow和Colab中不兼容 ValueError:形状(None，12，2)和(None，12)不兼容 TensorFlow GradCAM - model.fit() - ValueError:形状(None，1)和(None，2)不兼容 Colab -ValueError中的Tensorflow错误:形状(None，1)和(None，10)不兼容提升形状(“形状%s和%s不兼容”% (self，other)) ValueError:形状(None，15)和(None，14)不兼容 ValueError:形状(None，10)和(None，32，32，10)不兼容(Keras调谐器)Tensorflow模型出现错误` `ValueError:形状(None，5)和(None，500)不兼容`LSTM nlp多类模型中出错:- ValueError:形状(None，1)和(None，3)不兼容 Tensorflow维度问题: ValueError:形状(3，1)和(None，3)不兼容 Keras: ValueError: logits和标签必须具有相同的形状((None，2) vs (None，1))ValueError:形状(None，3，2)和(None，2)在使用tfrecord时不兼容 Tensorflow VGG19错误: ValueError:形状(None，128,128，10)和(None，10)不兼容 ValueError:形状%1和%2不兼容

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