检查输入时出错：预期dense_input的形状为(21,)，但得到的数组的形状为(1,)

如何修复输入数组以满足输入形状？

我尝试转置输入数组，如上所述here https://stackoverflow.com/questions/50336110/valueerror-error-when-checking-expected-dense-1-input-to-have-shape-3-but，但错误是相同的。

ValueError：检查输入时出错：期望dense_input具有形状（21，）但得到形状为（1，）的数组

import tensorflow as tf
import numpy as np

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(40, input_shape=(21,), activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

arrTest1 = np.array([0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.5,0.1,0.0,0.1,0.6,0.1,0.1,0.0,0.0,0.0,0.1,0.0,0.0,0.1,0.0,0.0])
scores = model.predict(arrTest1)
print(scores)

你的测试阵列，arrTest1, 是 21 的一维向量：

>>> arrTest1.ndim
1

您尝试向模型提供的是一行 21 个特征。您只需要多一组括号：

arrTest1 = np.array([[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.5, 0.1, 0., 0.1, 0.6, 0.1, 0.1, 0., 0., 0., 0.1, 0., 0., 0.1, 0., 0.]])

现在您有一行包含 21 个值：

>>> arrTest1.shape
(1, 21)