我正在使用 keras 创建 LSTM 模型。训练时,我收到此错误。
ValueError: Error when checking target: expected dense_4 to have shape (1,) but got array with shape (34,)
这是我的模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=maxlen))
model.add(LSTM(128, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units = 34 ,activation='softmax'))
model.layers[0].set_weights([embedding_matrix])
model.layers[0].trainable = False
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['acc'])
模型总结:
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding_2 (Embedding) (None, 15, 50) 500000
_________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM) (None, 128) 91648
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense) (None, 64) 8256
_________________________________________________________________
dropout_2 (Dropout) (None, 64) 0
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense) (None, 34) 2210
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Total params: 602,114
Trainable params: 102,114
Non-trainable params: 500,000
_________________________________________________________________
我正在使用
history = model.fit(X_train, y_train,epochs=100,batch_size=128)
y_train
是形状为 (299, 34)
的单热编码标签.
X_train
形状是(299, 15)
.
我不确定为什么模型正在寻找 shape(1,) 因为我可以看到 dense_4 (Dense)
输出形状为`(None, 34)。
最佳答案
好的,我发现了问题。我将此作为答案发布,以便它可以帮助也面临同样问题的其他人。
不是层配置问题,而是损失函数错误。
我使用 sparse_categorical_crossentropy
作为损失,其中标签必须具有形状 [batch_size]
和 dtype int32 或 int64。我已经更改为 categorical_crossentropy
,它需要 [batch_size, num_classes] 的标签。
keras 抛出的错误信息具有误导性。
关于python - Keras Dense层形状错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51617857/