我试图用学到的知识来预测。h5文件。
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\u 1\u输入具有形状(3,),但获得具有形状(1,)的数组
形状
x
显然是
(3,1)
,但上述错误并未消失(数据来自csv文件,格式为
(value 1, value 2, value 3, class)
)。
我如何解决这个问题?
