ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4（输入内容有误,请输入0-100%之间的数值）

25-02-07 18

在本文中，您将会了解到关于ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim=3，找到的ndim=4的新资讯，同时我们还将为您解释输入内容有误,请输入0-100%之间的数值的相关在本文

在本文中，您将会了解到关于ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4的新资讯，同时我们还将为您解释输入内容有误,请输入0-100%之间的数值的相关在本文中，我们将带你探索ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4的奥秘，分析输入内容有误,请输入0-100%之间的数值的特点，并给出一些关于heatmap) ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容、JSON ValueError：预期属性名称：第1行第2列（字符1）、Keras ValueError：输入0与层conv2d_1不兼容：预期ndim = 4，找到的ndim = 5、Keras 模型 ValueError：无法挤压 dim[1]，预期维度为 1，得到 90的实用技巧。

本文目录一览：

ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4（输入内容有误,请输入0-100%之间的数值）
heatmap) ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容
JSON ValueError：预期属性名称：第1行第2列（字符1）
Keras ValueError：输入0与层conv2d_1不兼容：预期ndim = 4，找到的ndim = 5
Keras 模型 ValueError：无法挤压 dim[1]，预期维度为 1，得到 90

ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4（输入内容有误,请输入0-100%之间的数值）

我正在尝试进行多类别分类，这是我的训练输入和输出的详细信息：

train_input.shape =（1，95000，360）（95000长度的输入数组，每个元素都是360长度的数组）
train_output.shape =（1，95000，22）（有22个课程）

model = Sequential()model.add(LSTM(22, input_shape=(1, 95000,360)))model.add(Dense(22, activation=''softmax''))model.compile(loss=''categorical_crossentropy'', optimizer=''adam'', metrics=[''accuracy''])print(model.summary())model.fit(train_input, train_output, epochs=2, batch_size=500)

错误是：

ValueError：输入0与lstm_13层不兼容：预期ndim = 3，在以下行中找到ndim =
4：model.add（LSTM（22，input_shape =（1，95000,360）））

请帮帮我，我无法通过其他答案解决。

答案1

小编典典

我通过解决问题

输入大小：（95000,360,1）和输出大小：（95000,22）

并在定义模型的代码中将 输入形状 更改 为（360,1） ：

model = Sequential()model.add(LSTM(22, input_shape=(360,1)))model.add(Dense(22, activation=''softmax''))model.compile(loss=''categorical_crossentropy'', optimizer=''adam'', metrics=[''accuracy''])print(model.summary())model.fit(ml2_train_input, ml2_train_output_enc, epochs=2, batch_size=500)

heatmap) ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容

如何解决heatmap) ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容？

请告诉我如何解决这个错误。

ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容：输入形状的预期轴 -1 具有值 1 但收到的输入具有形状 (None,200,287,3)

How to implement Grad-CAM on a trained network 我参考了这个网站。加载了 .h5 模型并对代码进行了一些更改。

width=287
height=200

model_name = ''model_''+str(width)+''_''+str(height)
func_model = load_model(''E:/6ZPID/''+model_name+''.h5'')

image = cv2.imread(''E:/6ZPID/test/Ae_F/Ae_F_1_1.png'')
image = cv2.resize(image,(width,height))
image = image.astype(''float32'') / 255
image = np.expand_dims(image,axis=0)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

JSON ValueError：预期属性名称：第1行第2列（字符1）

我在使用json.loads转换为dict对象时遇到麻烦，我无法弄清楚我在做什么错。我得到的确切错误是

ValueError: Expecting property name: line 1 column 2 (char 1)

这是我的代码：

from kafka.client import KafkaClientfrom kafka.consumer import SimpleConsumerfrom kafka.producer import SimpleProducer, KeyedProducerimport pymongofrom pymongo import MongoClientimport jsonc = MongoClient("54.210.157.57")db = c.test_database3collection = db.tweet_colkafka = KafkaClient("54.210.157.57:9092")consumer = SimpleConsumer(kafka,"myconsumer","test")for tweet in consumer:    print tweet.message.value    jsonTweet=json.loads(({u''favorited'': False, u''contributors'': None})    collection.insert(jsonTweet)

我很确定错误发生在第二行到最后一行

jsonTweet=json.loads({u''favorited'': False, u''contributors'': None})

但我不知道该如何解决。任何意见，将不胜感激。

答案1

小编典典

json.loads将json字符串加载到python中dict，json.dumps将python转储dict到json字符串中，例如：

>>> json_string = ''{"favorited": false, "contributors": null}''''{"favorited": false, "contributors": null}''>>> value = json.loads(json_string){u''favorited'': False, u''contributors'': None}>>> json_dump = json.dumps(value)''{"favorited": false, "contributors": null}''

所以那行是不正确的，因为您正在尝试load使用python dict，并json.loads期望jsonstring应该有一个有效的<type ''str''>。

因此，如果您尝试加载json，则应更改要加载的内容，使其类似于json_string上面的内容，否则应将其转储。根据给定的信息，这只是我的最佳猜测。您想要完成什么？

同样，您也不需要u在字符串前指定，就像注释中提到的@Cld一样。

Keras ValueError：输入0与层conv2d_1不兼容：预期ndim = 4，找到的ndim = 5

我已经检查了所有解决方案，但仍然遇到相同的错误。我的训练图像形状是(26721,32,1)，我相信它是4维的，但是我不知道为什么错误显示它是5维的。

 model = Sequential()

 model.add(Convolution2D(16,5,border_mode='same',input_shape= input_shape ))

所以这就是我的定义 model.fit_generator

model.fit_generator(train_dataset,train_labels,nb_epoch=epochs,verbose=1,validation_data=(valid_dataset,valid_labels),nb_val_samples=valid_dataset.shape[0],callbacks=model_callbacks)

Keras 模型 ValueError：无法挤压 dim[1]，预期维度为 1，得到 90

在训练前压缩你的标签：

train_labels = tf.squeeze(train_labels,axis=-1)

标签的形状似乎是问题所在。该模型将输出 (batch,90) 的形状，但您提供的是 (batch,90,1)。 Keras 无法压缩维度 1，因为它的长度是 90 而不是 1。

关于ValueError：输入0与层lstm_13不兼容：预期ndim = 3，找到的ndim = 4和输入内容有误,请输入0-100%之间的数值的问题我们已经讲解完毕，感谢您的阅读，如果还想了解更多关于heatmap) ValueError: 层序的输入 0 与层不兼容、JSON ValueError：预期属性名称：第1行第2列（字符1）、Keras ValueError：输入0与层conv2d_1不兼容：预期ndim = 4，找到的ndim = 5、Keras 模型 ValueError：无法挤压 dim[1]，预期维度为 1，得到 90等相关内容，可以在本站寻找。

本文标签：