python – Keras：无法将形状(14,1)的输入数组广播成形状(14)

概述我在 Windows 10上使用Keras和Tensorflow.我正在尝试为Adult数据集( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult)创建一个maschine学习模型. 首先,我正在做一个热编码然后我正在尝试训练我的模型,但我得到： “ValueError：无法将输入数组从形状(14,1)广播到形状(14)” 即使我将input_dim更改为 我在 Windows 10上使用Keras和Tensorflow.我正在尝试为Adult数据集( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult)创建一个maschine学习模型.

首先,我正在做一个热编码然后我正在尝试训练我的模型,但我得到：
“ValueError：无法将输入数组从形状(14,1)广播到形状(14)”

即使我将input_dim更改为14以外的其他内容,我仍然会得到相同形状的相同错误.

我究竟做错了什么？

df = pd.read_csv("adult_data.csv",header=None)X = df.iloc[:,0:14]Y = df.iloc[:,14]encoder = LabelEncoder()#Xfor i in [1,3,5,6,7,8,9,13]:   column = X[i]   encoder.fit(column)   encoded_C = encoder.transform(column)   X[i] = np_utils.to_categorical(encoded_C)print(X.shape)#Yencoder.fit(Y)en_Y = encoder.transform(Y)Y = np_utils.to_categorical(en_Y)#modelmodel = Sequential()model.add(Dense(21,input_dim=14,activation="relu"))model.add(Dense(2,activation="softmax"))#compilemodel.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer="adam",metrics=["accuracy"])#trainmodel.fit(X,Y,epochs=50,batch_size=100)score = model.evaluate(X,Y)print("Accuracy: {}%".format(score[0]))

完全错误：

06001

解决方法 通过更新到Keras版本2.1.2修复了错误. 总结

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