Почему не получается указать правильный размер NumPy?

Question

[BitNeBolt]

В сети входной слой должен иметь 4 нейрона. На вход должен подаваться 1 список, длина которого 4, каждый элемент - число.

Вот первый слой:

self.model.add(layers.Dense(4, activation = "sigmoid", input_shape=(4, )))

Вот вход:

print("SHAPE:", np.array([1, 1, 1, 1]).shape)

self.model.fit(np.array([1, 1, 1, 1]),
self.rightAnswer, 
epochs = 1,
batch_size = 1)

Вот вывод:

SHAPE: (4,)

ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (4,) but got array with shape (1,)

Почему так происходит, как исправить?

Answer 1

[Дмитрий]

Потому что не прочитал документацию

# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)

# after the first layer, you don't need to specify
# the size of the input anymore:
model.add(Dense(32))

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/kera...

Comments

[BitNeBolt]

Спасибо за ответ. Но насколько я понимаю, звёздочка в указанной входной форме означает количество образцов. Я пробовал вносить и массив из одного массива, результат тот же самый, и вносить массив четырех массивов, но выдает ошибки.

[Дмитрий]

NeMalenKihren, это потому что ты не читаешь документацию используемых инструментов.
В input_shape первый элемент кортежа это количество измерений массива:

>>> import numpy as np
>>> arr = np.array( [ [ 1,1,2 ], [ 1,2,3 ] ] )
>>> arr.shape
(2, 3)
>>> 
>>> arr = np.array( [ 1,2,3 ] )
>>> arr.shape
(3,)
>>> arr = np.array( [ [ 1,2,3 ] ] )
>>> arr.shape
(1, 3)

Попробуй сделать так:

self.model.add(layers.Dense(4, activation = "sigmoid", input_shape=(1,)))
self.model.fit(np.array([[1, 1, 1, 1]])

[BitNeBolt]

Дмитрий, в таком случае оно пишет:

ValueError: Error when checking input: expected dense_1_input to have shape (1,) but got array with shape (4,)

Если в input_shape заменить 1 на 4, то все работае нормально.

Спасибо!