Keras model.fit() IndexError：列表索引超出范围

Posted 2023-02-16

【中文标题】Keras model.fit() IndexError：列表索引超出范围

【英文标题】：Keras model.fit() IndexError: list index out of range

【发布时间】：2021-12-04 14:44:34

【问题描述】：

我需要一些帮助，我总是遇到这种奇怪的情况，我的 Keras 模型超出范围

print(np.array(train_x).shape)
print(np.array(train_y).shape)

返回：

(731, 42)
(731,)

然后：

normalizer = Normalization(input_shape=[42,], axis=None)
normalizer.adapt(train_x[0])

linear_model = Sequential([
    normalizer,
    Dense(units=1)
])
linear_model.summary()

演出：

Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
normalization_5 (Normalizati (None, 42)                3         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 1)                 43        
=================================================================
Total params: 46
Trainable params: 43
Non-trainable params: 3
_________________________________________________________________

然后：

linear_model.compile(
    optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.1),
    loss='mean_absolute_error')

linear_model.fit(
    train_x,
    train_y,
    epochs=100)

这会导致 IndexError: list index out of range。看起来我的输入形状正确。知道是什么原因造成的吗？

【问题讨论】：

train_x 和 train_y 应该是 NumPy 数组，即 numpy.ndarray 类型。

啊，成功了！我最初遇到 numpy 数组的问题。看起来我只是做错了。谢谢！

【参考方案1】：

train_x 和 train_y 需要是 numpy 数组。