如何解决ValueError: 层序列 3 的输入 0 与层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2收到完整形状：无，180
LSTM 模型在 model.predict() 中得到错误。这些是数据的形状-shapes。这是一个有 7 个不同类别的分类模型。处理音频数据。当我使用自己的数据测试模型时出现错误。
model1 = Sequential()
model1.add(LSTM(units=128,dropout=0.05,recurrent_dropout=0.35,return_sequences=True,input_shape=(180,12004,)))
model1.add(LSTM(units=32,return_sequences=False))
model1.add(Dense(units=7,activation="softmax"))
print("Compiling ...")
opt = Adam()
model1.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer=opt,metrics=["accuracy"])
model1.summary()
print("Training ...")
batch_size = 35 # num of training examples per minibatch
num_epochs = 100
model.fit(
X_train,YY_train,batch_size=batch_size,epochs=num_epochs,)
res1=model1.predict(testaudio.reshape(1,-1))
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
