Вопрос или проблема
У меня есть этот элемент:
[‘6’, ‘1’, ‘6’, ‘843537’, ‘3’, ‘0’, ‘5’, ‘1006709’, ‘3’, ‘1’, ‘4’]
с формой: (11,)
но когда я перехожу к предсказанию с:
print(np.array(data).shape)
data = np.expand_dims(data, axis=0)
print('Предсказание: ' + model.predict(sc.transform(data)))
я получаю эту ошибку:
ValueError: Вход 0 слоя “sequential_2” несовместим с
слоем: ожидаемая форма=(None, 1, 11), найдена форма=(None, 11)
Как я могу это исправить?
Вам просто нужно добавить еще одно измерение к вашим данным, вы можете либо снова использовать numpy.expand_dims, либо использовать индексацию numpy, чтобы добавить два дополнительных измерения сразу:
data = np.expand_dims(np.expand_dims(data, axis=0), axis=0)
# или
data = data[None, None, :]
print(data.shape)
# (1, 1, 11)
.
Ответ или решение
Ошибка формы ввода в Keras: Решение проблемы
Введение
Ошибки в форме ввода часто встречаются в процессе работы с моделями машинного обучения, особенно при использовании библиотек, таких как Keras. Ваша проблема заключается в несовпадении ожидаемой формы входных данных с фактически подаемыми. В данной статье мы рассмотрим детали вашей ошибки, объясним причину ее возникновения и предложим эффективные решения.
Описание проблемы
Вы столкнулись с ошибкой следующего содержания:
ValueError: Input 0 of layer "sequential_2" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 1, 11), found shape=(None, 11)Здесь ваша модель ожидает на вход данные в форме (None, 1, 11), в то время как вы подаете массив с формой (None, 11). Это означает, что модели требуется дополнительное измерение.
Причина возникновения проблемы
Ваша модель, вероятно, требует дополнительной размерности для обработки временных рядов или последовательностей. Модели типа LSTM или GRU требуют, чтобы входные данные имели три измерения: количество образцов, временные шаги и количество признаков. В вашем случае:
- None — количество образцов (временных точек, которые вы предсказываете).
- 1 — количество временных шагов (вы используете один временной шаг).
- 11 — количество признаков (размерность ваших входных данных).
Решение: Изменение формы входных данных
Чтобы исправить эту ошибку, вам необходимо добавить дополнительное измерение к вашим данным. Это можно сделать несколькими способами:
-
Использование функции
numpy.expand_dims:import numpy as np data = np.array(['6', '1', '6', '843537', '3', '0', '5', '1006709', '3', '1', '4']) data = np.expand_dims(data, axis=0) # добавляем первое измерение data = np.expand_dims(data, axis=0) # добавляем второе измерение print(data.shape) # Теперь будет (1, 1, 11) -
Используя индексирование NumPy:
Это более компактный способ:data = data[None, None, :] # Добавляем два измерения сразу print(data.shape) # Теперь будет (1, 1, 11)
Проверка
После внесения изменений вы можете проверить форму ваших данных перед передачей их в модель:
print('Predict: ' + model.predict(sc.transform(data)))Теперь ваша модель должна принимать введенные данные без возникновения ошибок.
Заключение
Обработка входных данных является ключевым аспектом работы с моделями машинного обучения. Понимание необходимых форматов входных данных и исправление ошибок в их форме позволяет минимизировать проблемы во время обучения и предсказания. Выполнив предложенные шаги, вы сможете успешно использовать вашу модель без дальнейших ошибок, связанных с формой ввода.