层“模型”的输入0与层不兼容：预期shape=（None，250，3），发现shape=（None，3）在训练的变压器模型中

扎眼的阳光 tensorflow 199

原文标题 ：Input of layer “model” is incompatible with the layer: expected shape=(None, 250, 3), found shape=(None, 3) in trained transformer model

我有一个用tensorflow2.7.0和python3.7训练的kerastransformer模型，输入形状：(None, 250, 3)和一个二维数组输入，形状：(250, 3)（不是图像）

进行预测时：

prediction = model.predict(state)

我明白了ValueError: Input 0 of layer "model" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 250, 3), found shape=(None, 3)

项目代码：https://github.com/MikeSifanele/TT

这是state的样子：

state = np.array([[-0.07714844,-0.06640625,-0.140625],[-0.140625,-0.1650391,-0.2265625]...[0.6376953,0.6005859,0.6083984],[0.7714844,0.7441406,0.7578125]], np.float32)

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71503858/input-0-of-layer-model-is-incompatible-with-the-layer-expected-shape-none-2

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    paul-shuvo 评论

    一些解释：

    对于模型的输入形状ie(None, 250, 3)，第一个轴（由None表示）是“样本”轴，而其余的ie250,3表示输入维度。因此，当输入形状为(250, 3)时，它假设第一个轴为“ sample”轴，其余作为输入维度，即。just3。因此，为了使其一致，我们需要在开头添加一个维度，如下所述：

    state = np.expand_dims(state, axis=0)

    state的形状就变成了(1, 250, 3)~(None, 250, 3)。

    2年前 0条评论

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