我来自SciKit，并试图 grab TensorFlow .
net = tflearn.input_data(shape=[None, 54])
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 32)
net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net)
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(data, labels, n_epoch=10, batch_size=1, show_metric=True)
我的应用程序然后运行循环并具有一个获取数据帧的函数，将其转换为np数组并尝试对其进行预测 .
def predict(predict_dataframe):
df = predict_dataframe.values
pred = model.predict([df])
但我得到一个不能为Tensor u'InputData / X：0'提供形状（1,1,54）的值，其形状为'（？，54） .
我知道我必须重塑它，但不确定如何从我在网上看到的其他例子中解决这个问题 .
1 回答
看起来你将它包装在一个额外的列表中 . 试试
pred = model.predict(df).