一、環(huán)境

Ubuntu 16.04

tensorflow 1.4.0

keras 2.1.3

二、訓練數(shù)據(jù)時報錯：

ValueError: Error when checking target: expected model_2 to have shape (None, 3) but got array with shape (4, 1

原因：數(shù)組的維度不正確。

三、解決思路

一開始的想法：tensorflow 和 keras 的版本不兼容？

經過多次安裝不同版本的tensorflow 和 keras ，發(fā)現(xiàn)問題依舊存在。而且在python環(huán)境下使用命令：

import tensorflow

或者

import keras

時，報錯：

/home/×××/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters

經過了多個版本的搭配，發(fā)現(xiàn)問題的原因不是 tensorflow 和 keras 的版本不兼容，而是

/home/×××/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h5py

這個文件的原因。

最終解決方法：在終端中使用命令：

pip install h5py==2.8.0rc1

就可以正常使用了，不會再報數(shù)組唯獨不匹配等問題了。

補充：h5py文件是存放兩類對象的容器，數(shù)據(jù)集(dataset)和組(group)，dataset類似數(shù)組類的數(shù)據(jù)集合，和numpy的數(shù)組差不多。

補充知識：keras 維度不對等問題

1.在windows下面找到keras的配置文件, 修改channel_last 或者channel_first

C:\Users\Administrator\.keras\keras.json

2..在linux下面找到keras的配置文件, 修改channel_last 或者channel_first

/home/.keras/keras.json

以上這篇解決tensorflow/keras時出現(xiàn)數(shù)組維度不匹配問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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