TensorFlowでmodel.predict()が実行できません

Question

TensorFlowでmodel.predict()が実行できません

jupyter labでtensor flow（python3系）を用いた機械学習をしています。3つの要素を持つarrayから1つの数字を返す、というモデルなのですが、実際にテストする段階で3つの要素をもつ配列を受け付けてくれません。訓練は出来ています。どなたか、解決法をご教授ください。よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

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

該当のソースコード

model = keras.Sequential()
dense1 = keras.layers.Dense( units = 1, activation='linear', use_bias=False, input_shape=(3,) )
model.add( dense1 )

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

model.summary()

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, 1)                 3         
=================================================================
Total params: 3
Trainable params: 3
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

試したこと

x_test.shape
を実行したところ、
(3,)
と返ってきました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Answer 1

エラーメッセージによると、本来、データ件数×3のtensorがインプットされるべきところに要素数3のベクトルがインプットされたことが原因のようです。
x_testがどのように作成されたものかわからないので正確なことは言えませんが、とりあえずエラーメッセージが出ないようにするには、x_testを1×3のtensorにreshapeすればいいはずです。

Comments

[退会済みユーザー]

仰る通り、np.reshape(x_test, (1, 3))とすることで実行できました。R.Shigemoriさん、ありがとうございました。