ValueError：“顺序”层的输入 0 与该层不兼容：预期形状=（无，455，30），发现形状=（无，30）

Question

这是癌症检测的小项目，它已经有了数据集和colab代码，但是当我执行时出现错误

model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

错误是：

ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 455, 30), found shape=(None, 30)

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Answer 1

Tensorflow 模型期望输入的第一个维度是批量大小，但在模型声明中，它们将输入形状设置为与输入相同的形状。要解决此问题，您可以将模型的输入形状更改为数据集中的要素数量。

model.add(tf.keras.layers.Dense(256, input_shape=(x_train.shape[1],), activation='sigmoid'))

.csv 文件中的行数将是数据集中的样本数。由于您没有使用批次，因此模型将在每个时期一次评估整个数据集