入力を確認する際にエラーが発生しました：予想されるacc_inputが4つの次元を持ちますが、形状（200,3,1）の配列を持っています

Question

私は何度も試してみたことがあります。

エラーチェック入力：期待acc_input 4つの寸法を有するが、形状の配列を得た（200、3、1）

model.fit(x=[acc_,gyro_],y=[scaled_labels],batch_size=1,validation_split=0.2, epochs=2,verbose=1,shuffle=False) 

私のネットワークの第1の層は入力層

acc_input_tensor = Input(shape=(200,3,1),name = 'acc_input') 
gyro_input_tensor = Input(shape=(200,3,1),name= 'gyro_input') 

あります

入力は加速度とジャイロスコープのデータです。 200は200セットのデータを、3はx、y、zの測定値の加速度を意味する。私は与えられたデータ入力が3次元である、（200 * 3 * 1）

acc_ = np.reshape(acc,(200,3,1)) 
gyro_ = np.reshape(gyro,(200,3,1)) 

入力は3次元データであるにデータとジャイロデータが再構築の加速を入れて、なぜ4次元の要件がありますか？それを変更するには？あなたの使用して、しかしinput_shapeは、データの長さが含まれていないネットワークの種類

This is the model I created

Answer 1

わかりません。それはちょうどこの

acc_input_tensor = Input(shape=(3,1),name = 'acc_input') 
gyro_input_tensor = Input(shape=(3,1),name= 'gyro_input')