Я использую [набор данных Kaggle] [1] для многоязычного языка жестов. Всего 785 столбцов, включая один столбец с метками для набора данных CSV. Также рекомендуется использовать CSV для изображений, а не для реальных изображений
Следующий код работает нормально, пока mode.fit () не выдаст ошибку
"""CSV_MODEL.ipynb
Automatically generated by Collaboratory.
The original file is located at
https://colab.research.google.com/drive/1u8GDJe-sWtz12YO7YusClJR9UeDJ852Y
"""
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy
numpy.random.seed(23)
import csv
import numpy
filename = 'sign_mnist_train.csv'
raw_data = open(filename, 'rt')
reader = csv.reader(raw_data, delimiter=',', quoting=csv.QUOTE_NONE)
x = list(reader)
data = numpy.array(x).astype('float')
print(data.shape)
print(data.shape[1])
X = data[:,0:784]
Y = data[:,784]
print(X.shape[1])
print(X)
model = Sequential()
model.add(Dense(512,input_dim = 784,activation='relu'))
model.add(Dense(24,activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
model.fit(X,Y,epochs=100,batch_size=20)```
и выдаст ошибку вот так
ValueError: Error when checking target: expected dense_34 to have shape (24,) but got array with shape (1,)
[1]: https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist