ニューラルネットワークへの入力の仕方

Question

前提・実現したいこと

ニューラルネットワークの実行

発生している問題・エラーメッセージ

おそらくニューラルネットワークに入力する際に入力層とデータの形が合わない

ValueError: Input 0 of layer dense_4 is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 19610 but received input with shape [None, 10]

該当のソースコード

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(1961,10), name='flatten_layer'),   
    tf.keras.layers.Dense(500, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')
], name='my_model')
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.summary()
ntrain0=np.array(train0)
ny_train0=np.array(y_train0)
model.fit(ntrain0, ny_train0, epochs=25,batch_size=30)

試したこと

input shapeの数値変更やデータの成型等

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ntrain0はArray of float64 size(1961,10)
ny_train0はArray of float64 size(1961,)

Model: "my_model"

Layer (type) Output Shape Param #
flatten_layer (Flatten) (None, 19610) 0
dense_6 (Dense) (None, 500) 9805500
dense_7 (Dense) (None, 5) 2505
Total params: 9,808,005
Trainable params: 9,808,005
Non-trainable params: 0

Answer 1

このモデルの入力はinput_shape=(1961,10)の配列である(None, 1961, 10)、出力は(None, 5)になる必要があります。Noneは任意の数です。

一方、入力は現在(1961,10)であり、ひとつの要素しかありません。これでも入力を通すには以下のように、ひとつの要素だけの配列として見せてあげる必要があります。

ntrain0=np.array([train0])

また、出力は全く形が違いますので、このままでは修正しようがありません。上記の変更をした後に出力形式違いでエラーが出ると思います。本来は5つのクラス分類を表現するone-hotベクトル形式（の配列）が出力であるはずです。