простой классификатор
Входные данные (250,5000) , где каждый пример - 250 выборок, и у нас есть 5000 примеров.
import scipy.io
X = scipy.io.loadmat("/drive/My Drive/Cola Notebooks/x_train.mat")
Y = scipy.io.loadmat("/drive/My Drive/Colab Notebooks/y_train.mat")
X_train = X['x_train']
Y_train = Y['y_train']
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(250, 1)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10)
После компиляции модели. fit, я получил следующую ошибку, ValueError:
Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что flatten_10_input
будет иметь 3 измерения, но получил массив с формой (250, 5000)