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ValueError:检查输入时出错:要求dense_1_input具有形状(9,),但得到具有形状(1,)的数组

这个错误是由于输入数据的形状不符合模型的要求导致的。具体来说,模型要求输入的形状为(9,),但实际得到的输入数组的形状为(1,)。

解决这个问题的方法是调整输入数据的形状,使其符合模型的要求。可以使用NumPy库中的reshape函数来实现。

下面是一个示例代码,展示了如何将输入数组的形状调整为(9,):

代码语言:txt
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import numpy as np

# 原始输入数组
input_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 调整形状
input_array_reshaped = input_array.reshape((9,))

# 打印调整后的形状
print(input_array_reshaped.shape)

在这个示例中,我们使用reshape函数将原始输入数组的形状调整为(9,),然后打印调整后的形状。这样,就可以解决ValueError错误。

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相关搜索:检查输入时出错:要求dense_1_input具有形状(70,),但得到具有形状(1,)的数组ValueError:检查输入时出错:要求dense_13_input具有形状(3,),但得到具有形状(1,)的数组ValueError:检查输入时出错:要求dense_39_input具有形状(6,),但得到具有形状(1,)的数组ValueError:检查输入时出错:要求dense_1_input具有2维,但得到形状为(60000,28,28)的数组ValueError:检查输入时出错:要求dense_18_input具有形状(784,),但得到形状为(1,)的数组ValueError:检查输入时出错:要求dense_26_input具有形状(45781,),但得到具有形状(2,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求dense_4具有形状(4,),但得到具有形状(1,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(%1,),但得到具有形状(%2,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1000,),但得到具有形状(1,)的数组预测失败:检查输入时出错:要求dense_input具有形状(2898,),但得到形状(1,)的数组检查目标时出错:要求dense_1具有形状(5749,),但得到具有形状(1,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求dense_3具有形状(1,),但得到形状为(5,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求activation_5具有形状(1,),但得到形状为(100,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(1,),但得到形状为(50,)的数组ValueError:检查目标时出错:要求dense_16具有形状(1,),但得到形状为(30,)的数组ValueError:检查目标时出错:预期预测具有形状(4,),但得到形状为(1,)的数组Keras: ValueError:检查目标时出错:要求密集具有形状(10,),但得到形状为(400,)的数组检查输入时出错:要求embedding_Embedding1_input具有形状[,1103],但得到形状为[1103,1]的数组ValueError:检查输入时出错:要求conv1d_81_input具有形状(177,100),但得到形状为(1,177)的数组python ValueError:检查目标时出错:要求dense_2具有形状(12,),但得到形状为(1,)的数组
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