ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer：...解决办法

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#python #numpy #深度学习

ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 784 but received input with shape (128, 28, 28)

源代码：

    x = next(iter(test_db))
    x_new_logits = model(x)
    x_new = tf.sigmoid(x_rec_logits)
    x_new = tf.reshape(x_new
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Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value
weixin_45139997的博客
11-26 7260
ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 784 but received input with shape [None, 28]
神经网络LSTM出现报错：Input 0 of layer lstm is incompatible with the layer expected ndim=3, found ndim=2
weixin_40727266的博客
03-08 1411
例如，将额外的维度添加为值1可能是简单的解决方案。使用长度为1的序列作为输入，使用LSTM似乎不是正确的选择。比如，输入数据维度是[10, 4, 10]，池化层大小pooling_size=2，步长stride=1，那么经过MaxPooling(pooling_size=2, stride=1)后，输出数据维度是[10, 3, 10]。传递给LSTM的数据集只有两个维度，但是LSTM需要3D数据集。比如说输入数据维度是[10, 4, 10]，那么进过全局池化后，输出数据的维度则变成[10, 10]。
ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape
weixin_45954454的博客
03-06 2万+
使用Keras的Sequential框架搭建神经网络模型，在使用模型分类时报错： ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 784 but received input with shape [None, 28] 有相似报错的小伙伴都可以尝试我的方法，触类旁通。 报错的部分代码 #变量test_x:(10000, 28,
解决 ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input
qlkaicx的博客
05-26 6408
这个错误通常是由于你的输入数据形状与模型期望的形状不匹配所致。具体来说，你的模型期望的输入形状是(None, 20)，而你的实际输入形状是(None, 38)，其中None表示样本数量未知。在这个特定的问题中，我的实际输入形状为(None, 38)，而模型期望的形状为(None, 20)。这表明我的数据集中有38个特征，而模型定义中只包含20个特征。
完美解决ValueError: Input 0 of layer “Output“ is incompatible with the layer: expected min_ndim=2, foun。
qlkaicx的博客
11-06 767
这个错误表示我们将不符合期望的数据输入到某个神经网络层时。错误来自于我们尝试将一类数据（ndim=0）输入到需要进行二维数据输入的层（expected min_ndim=2）。ValueError：层“Output”的输入0与层不兼容：应为min_ndim=2，实际为ndim=0。收到的完整形状：（）我在进行轴承数据的6分类。完善数据，读入6种数据。
ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: : expected min_ndim=2, found ndim=0. Full shape received: []
05-30
这个错误通常是因为您传递给 `tf.keras.layers.Dense` 函数的输入张量是一个标量，而密集层需要一个至少是二维的输入张量。 请检查您的代码，确保您传递给 `tf.keras.layers.Dense` 函数的张量维度正确。如果您的...
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 10)怎么修改代码
06-01
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size)(input_layer) lstm_layer = LSTM(units=hidden_size)(embedding_layer) output_layer = Dense(units=output_size, activation='...
ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 13), found shape=(None, 6)
最新发布
03-16
出现`ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 13), found shape=(None, 6)`，表示你的**模型输入层期望接收13个特征**，但实际输入的数据只有6个特征。...
报错： ValueError: Input 0 of layer “conv2d“ is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found
oneself的博客
03-24 1588
完整报错： ValueError: Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (None, 28, 28) 原因：卷积计算要求输入的图片必须是4个维度的 解决： x_train = np.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = np.expand_dims(x_test, axi.
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer 问题解决方案
qq_42273663的博客
09-11 1万+
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer 问题解决方案
使用CNN时报错，ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer
ghedhrjeerdjh的博客
03-08 2万+
使用CNN时报错，错误如下ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: : expected min_ndim=4, found ndim=3. Full shape received: (32, 28, 28) 错误的原因是由于对CNN以及Fashion MNIST数据集理解不到位。cnn的数据输入要求是四维张量，另外MNIST手写数据集以及Fashion MNIST数据集中的图片均为灰度图像。 from
完美解决 ValueError: Input 0 of layer gru_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3,
qlkaicx的博客
06-14 1349
在使用Keras或tensorflow2实现RNN网络时，是一个可选的参数，用于指定RNN层的输出形状。默认情况下，这个参数是False，即仅返回最后一个时间步的输出，即2D张量。设置为True时，RNN层会返回所有时间步的输出，一个3D张量，形状为。具体来说，当时，RNN层的最终输出形状为，这就意味着，RNN层仅返回最后一个时间步的输出。这在许多任务中是有足够的，例如预测下一个单词或者序列标记。当时，RNN层将输出一个形状为。
Keras模型中数据维度报错
lzz555517的博客
04-27 4447
ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape 使用深度学习Keras的Sequential框架搭建神经网路模型，关于数据维度报错问题 ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value
Fashion数据集卷积报错：Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3
林风风
05-04 2万+
做中国大学MOOC中“人工智能实践：TensorFlow笔记”的fashion数据集卷积神经网络练习时报如下错误： ValueError: Input 0 of layer conv2d is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [None, 28, 28] 但是一模一...
ValueError:Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3,found ndim=2
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Zhang_xi_xi_94的博客
04-21 3万+
基于Keras搭建CNN+LSTM模型对RNA和蛋白质作用对进行分类 在初始阶段我直接将LSTM接在了CNN模型的下边，但因为此刻输出的X.shape是（None,384），而LSTM需要三维的输入，所以程序跳出：ValueError:Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3,found ndim=2的错误，如下图...
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