Keras-多维输入的样本数错误

Question

我正在尝试构建一个（非常简单的）Keras模型作为项目的基准。我有一个3459个形状为（2、6、15）的numpy数组的列表作为输入，还有一个目标值列表（整数为形状为（）的numpy数组）。当我尝试训练模型时，出现此错误：

“” ValueError：样本数量2小于指定的batch_size 32和步骤108所需的样本。“

到目前为止，该模型非常简单，但我无法运用于培训：

input = Input(shape=(2, 6, 15))
x = Dense(64, activation='relu')(input)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
output = Dense(1)(x)

model = Model(inputs=input, outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error',
              metrics=['accuracy'])
hist = model.fit(
    X_train,
    y_train,
    batch_size=32,
    epochs=10, 
    validation_data=(X_test, y_test),
    steps_per_epoch=(len(X_train) // 32),
    validation_steps=(len(X_test) // 32))

我目前正在从pickle文件中加载数据，我怀疑问题可能出在个别培训案例的数组结构上。当查看X_train中的数组之一时，它的结构为[[[...] ...]，[[...] ...]]，我怀疑代码会将外括号弄混了，因为批处理容器，因此它将读取批量大小为2的输入。只是一个理论，但我不知道如何解决这个问题以检查自己。

Answer 1

错误确实是由于您的数据生成/加载方式所致；如果在具有指定形状的随机张量上训练模型，则没有错误。