Keras 预测形状不正确？

Question

我是 Keras 的新手，正在尝试测试我刚刚训练的模型。

我正在使用 Tensorflow 后端和 Python 3。

但是，我输入的形状和 Keras 所说的错误形状完全不同。这是我的代码：

testnote = np.zeros((3,))
testnote[0] = 70
testnote[1] = 70
print(testnote.shape)
pred = model.predict(testnote)
print(pred)

我的一致输出是 testnote 形状的“(3,)”，然后是我的预测行的错误：“ValueError：检查输入时出错：预期密集_1_输入具有形状 (3,) 但得到形状为 (1,) 的数组”

当我刚刚确认形状为 (3,) 时，Keras 如何将 testnote 读取为具有形状 (1,)？它是否对“形状”的含义使用了某种不同的标准？我试过重塑和添加括号和一堆其他东西，但我真的不知道问题是什么。

对于额外的上下文，该模型接受一个具有 3 个标量输入（代表音高、力度和乐器类别）的数组，并输出一个具有 1025 个标量输出的数组。我小心地不使用“维度”这个词，因为我认为这是我感到困惑的地方，而且从技术上讲，两者都只是一维。我确定我的模型有很多问题，我必须在此之后修复这些问题。但是，我只想让这个预测函数工作，这样我就可以了解我的输出是什么样的。

在此先感谢您的帮助。

Answer 1

KerasModel隐含地期望您的数据（作为 a 传递np array）具有批处理大小的维度。目前，您的模型被解释testnote为形状 1 的 3 个示例。尝试将批次维度添加到“testnote”，如下所示：

testnote = testnote.reshape(1,-1)

这将重塑testnote为形状 (1, 3)，以便您明确地将批量大小定义为 1。