Ошибка при проверке цели: ожидается, что плотность_2 имеет 2 измерения, но получен массив с формой (2, 3, 3)

Question

У меня есть метки: ["user", "user2", "user3"]

Вот моя предварительная обработка:

data = np.array(data, dtype="float32")/ 255.0
labels = np.array(labels)

lb = preprocessing.LabelBinarizer()
transfomed_label = lb.fit_transform(labels)

print(transfomed_label)

data = data.transpose()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, transfomed_label, 
test_size=0.25, random_state=111)

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, len(lb.classes_))
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, len(lb.classes_))

Моя печать возвращает [[1 0 0][0 0 1] [0 1 0]]

Я не совсем уверен, как исправить эту ошибку.Ошибка происходит в:

model.fit(X_train, y_train, 
          batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1)

Я сглаживаюсь до моего второго плотного.

Answer 1

Я решил проблему. Когда я подгонял и преобразовывал свои метки, мне нужно было взять transmed_label [1 ,:]. Мне нужно было брать только уроки, я брал и образцы, и уроки.