这个错误是由于目标检查时出现了维度不匹配的问题。根据错误信息,要求dense_1
层具有2维,但是得到的数组形状为(68, 50, 50, 50, 1)
。
解决这个问题的方法是将输入数据的维度调整为2维。根据给出的数组形状,可以看出输入数据的维度为(68, 50, 50, 50, 1)
,其中68是样本数量,50是数据的宽度,50是数据的高度,50是数据的深度,1是数据的通道数。
如果想要将输入数据调整为2维,可以考虑使用以下方法之一:
np.reshape()
函数将输入数据的形状调整为(68, 50*50*50*1)
,即将后四个维度展平为一个维度。示例代码如下:import numpy as np
# 假设输入数据为input_data
input_data = ...
# 将输入数据的形状调整为(68, 50*50*50*1)
input_data_2d = np.reshape(input_data, (68, 50*50*50*1))
np.squeeze()
函数将输入数据的形状调整为(68, 50, 50, 50)
,即去除最后一个维度。示例代码如下:import numpy as np
# 假设输入数据为input_data
input_data = ...
# 将输入数据的形状调整为(68, 50, 50, 50)
input_data_2d = np.squeeze(input_data)
调整完输入数据的维度后,再进行目标检查或模型训练等操作即可。
关于这个错误的具体原因和解决方法,可以参考腾讯云的文档:ValueError:检查目标时出错:要求dense_1具有2维,但得到形状为(68,50,50,50,1)的数组。
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