Python Array Reshaping Issue to Array with Shape (None, 192)

Question

У меня есть эта ошибка, и я не уверен, как изменить форму, где есть размер с None.

Exception: Error when checking : expected input_1 to have shape (None, 192) but got array with shape (192, 1) 

Как преобразовать массив в (None, 192)?

У меня есть массив accuracy с формой (12, 16) и я сделал accuracy.reshape(-1), что дает (192,). Однако это не (None, 192).

Answer 1

Это ошибка в коде библиотеки, так как (None, 192) является недопустимой формой для массива numpy - форма должна быть кортежем целых чисел.

Для дальнейшего изучения нам нужно будет увидеть трассировку и/или код, который поднимает это исключение.

Answer 2

В keras/keras/engine/training.py

def standardize_input_data(data, names, shapes=None, 
          check_batch_dim=True, 
          exception_prefix=''): 
    ... 

    # check shapes compatibility 
    if shapes: 
     for i in range(len(names)): 
     ... 
     for j, (dim, ref_dim) in enumerate(zip(array.shape, shapes[i])): 
      if not j and not check_batch_dim: 
       # skip the first axis 
       continue 
      if ref_dim: 
       if ref_dim != dim: 
        raise Exception('Error when checking ' + exception_prefix + 
            ': expected ' + names[i] + 
            ' to have shape ' + str(shapes[i]) + 
            ' but got array with shape ' + 
            str(array.shape)) 

Сравнивая, что с ошибкой

Error when checking : expected input_1 to have shape (None, 192) but got array with shape (192, 1) 

Так что сравнение с (None, 192)(192, 1) и пропуская 1-ой оси; то есть 192 и 1. Если array имеет форму (n, 192), это, вероятно, пройдет.

В основном, что-то генерирует форму (192,1), в противоположность (1,192) или вещанию (192,) вызывает ошибку.

Я добавляю keras к тегам, которые предполагают, что это проблемный модуль.

Searching другие keras помечено SO вопросы:

Exception: Error when checking model target: expected dense_3 to have shape (None, 1000) but got array with shape (32, 2)

Error: Error when checking model input: expected dense_input_6 to have shape (None, 784) but got array with shape (784L, 1L)

Dimensions not matching in keras LSTM model

Getting shape dimension errors with a simple regression using Keras

Deep autoencoder in Keras converting one dimension to another i

Я не знаю достаточно о keras, чтобы понять ответы, но есть нечто большее, чем просто переформатировать ваш входной массив.