keras 오류 Error when checking target: expected dense1 to have shape (5,) but got array with shape (1,)
4562 단어 오보
from keras.utils import np_utils
train_label3 = np.load('./label.npy')
test_label3 = np.load('./test_label.npy')
nb_classes3 = 5
train_label3 = np_utils.to_categorical(train_label3, nb_classes3)
test_label3 = np_utils.to_categorical(test_label3, nb_classes3)
또한 다음을 추가하는 것이 좋습니다.
train_data3 = train_data3.astype('float32') #
test_data3 = test_data3.astype('float32')
train_data3 /= 255
test_data3 /= 255
전체 코드:
from keras.utils import np_utils
train_label3 = np.load('./label.npy')
test_label3 = np.load('./test_label.npy')
nb_classes3 = 5
train_label3 = np_utils.to_categorical(train_label3, nb_classes3)
test_label3 = np_utils.to_categorical(test_label3, nb_classes3)
train_data3 = train_data3.astype('float32') #
test_data3 = test_data3.astype('float32')
train_data3 /= 255
test_data3 /= 255
다른 솔루션:
loss='categorical_crossentropy'
loss='sparse_categorical_crossentropy'
categorical_crossentropy와sparsecategorical_crossentropy의 차이점이 원-hot 인코딩이면categoricalcrossentropy one-hot 인코딩: [0,0,1],[1,0,0],[0,1,0] 만약 당신의tagets가 디지털 인코딩이라면sparsecategorical_crossentropy 디지털 인코딩: 2, 0, 1
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