kerasでpredict関数を使うときの1次元配列データの扱い

Question

kerasで作成したNNのモデルを使って、predict関数を使って予測させようとしたのですが、以下のエラーが出てしまいました。

ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 22 but received input with shape [None, 1]

　n行×22列の多次元行列で学習したモデルで、今回は1行×22列の配列となってしまったためだと思うのですが、解消する方法が思いつきませんでした。

　何かいい解決方法があればご教示ください。

train_input = [0.6571429  0.         0.11428571 0.         0.4857143  0.02857143
 0.01428571 0.01428571 0.         0.         0.         0.
 0.         0.         0.01428571 0.08571429 0.15714286 0.01428571
 0.         0.04285714 0.6857143  1.        ]
pred = model.predict(train_input)

試してみたこと

train = []
train = np.append(train, train_input)
pred = model.predict(train_input)

Answer 1

「試したこと」を以下に置き換えて、trainのshapeが(1,22)になるようにすると、動くと思います。
こういうのは、shapeを調べつつ、numpyの行列積み重ね系の関数をいろいろ試してみるとよいです。なお、意外とnp.emptyが「積み重ねの初期値」として使えます。

train = np.empty((0, 22))
train = np.vstack([train, train_input])
pred = model.predict(train)

なお、とにかく動くだけでよければ、以下のようにしてもよいです。

pred = model.predict(np.array([train_input]))

Comments

[taro_yamada]

ありがとうございました。無事に動きました。
次回は、もう少し試してみます。