Keras predict ошибка

from keras import models
from keras import layers
import numpy as np


network = models.Sequential()
network.add(layers.Flatten(input_shape=(3,)))

network.add(layers.Dense(6, activation='relu'))

network.add(layers.Dense(3, activation='relu'))

network.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
network.compile(optimizer='rmsprop',
                loss='binary_crossentropy',  # binary_crossentropy loss="mean_absolute_error"
                metrics=['accuracy'])

history = network.fit(np.array([[2, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 2, 1]]),
                      np.array([[1], [0], [0], [1]]),
                      epochs=50,
                      batch_size=2,
                      validation_data=(np.array([[1, 1, 0], [2, 0, 0]]), np.array([[0], [1]])))

prediction = network.predict([1, 0, 1])
print(prediction)

Получаю вывод:

ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 3 but received input with shape (None, 1)

Помогите, пожалуйста, разобраться, что не так. Только начал изучение НС. Спасибо!


Ответы (0 шт):