房价的多个输入

Question

[我仅使用床位数（工作正常）进行了预测，现在，我想通过添加第二个输入（方英尺）来改善房价。

我添加了如下代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[2])])
xs = np.stack([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [100, 150, 200, 250, 300, 350]], axis=1)
ys = np.array([100000, 150000, 200000, 250000, 300000, 350000], dtype = float)
model.fit(xs, ys, epochs=100)
print(model.predict([[7.0], [400.0])) # [7.0] number of beds / [400] square feet #

但是我收到以下错误：

ValueError: Input 0 of layer sequential_57 is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 2 but received input with shape [None, 1]

[请，需要您的支持来修复它并使它工作。

问候，

Answer 1

我从您的代码中更改了以下内容：

1. 您需要在对模型进行拟合/训练之前对其进行编译（请参见下面我的代码中的model.compile('adam', 'mae')）
2. 您要预测其输入数组的尺寸错误。它的尺寸为(2,1)，我更改为尺寸(1,2)。

如果我更改这两件事，代码将对我有用。

model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[2])])
xs = np.stack([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], [100, 150, 200, 250, 300, 350]], axis=1)
ys = np.array([100000, 150000, 200000, 250000, 300000, 350000], dtype = float)
model.compile('adam', 'mae')
model.fit(xs, ys, epochs=100)
print(model.predict(np.array([[7.0, 400.0]]))) # [7.0] number of beds / [400] square feet #