我正在尝试使用学习的 .h5 文件进行预测。学习模型如下。
model =Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])
我把输入的形式写成如下。
x = np.array([[band1_input[input_cols_loop][input_rows_loop]],[band2_input[input_cols_loop][input_rows_loop]],[band3_input[input_cols_loop][input_rows_loop]]])
prediction_prob = model.predict(x)
我认为形状是正确的，但出现了以下错误。
ValueError：检查时出错：预期dense_1_input 具有形状(3,) 但得到形状为(1,) 的数组
的形状x显然是(3,1)，但上面的错误并没有消失（数据来自 csv 格式的文件(value 1, value 2, value 3, class)）。
我怎么解决这个问题？