pycharm上代码没有标红的地方，但是运行出来全是错

Question

在pycharm中运行显示下图这样

回头查看这些代码没有标红的地方，是什么地方出了问题呢？我该怎么改

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的错误信息和代码片段，问题出在第121行的tf.keras.layers.Concatenate()函数调用上。这个错误提示说输入的形状不匹配，这通常发生在尝试将不同形状的数据进行连接时。

在您的代码中，看起来您正在尝试将一个具有形状(batch_size, 3, 3, 64)的张量与另一个形状为(batch_size, 50)的张量连接起来。这两个张量的维度不兼容，因为它们在第三个轴（宽度）上的大小不同。为了能够成功地使用Concatenate层，这两个张量必须在除了连接轴之外的所有维度上都具有相同的大小。

解决这个问题的方法是确保两个张量在连接之前具有相同的形状。一种可能的解决方案是在连接前对第二个张量进行重塑，使其形状与第一个张量匹配。这里是一个可能的修改方案：

首先，我们需要引入Keras中的Reshape层来重塑第二个张量。请确保您已经导入了tf.keras.layers模块，并且使用Reshape((3, 3, -1))来重塑第二个张量。这会保留前两个维度（即高度和宽度），并将最后一个维度的大小设为不确定，让Keras自动计算它。

这里是修改后的代码段：

from tensorflow.keras.layers import Reshape

# ...

# 假设gru_x是形状为(batch_size, 50)的张量
gru_x_reshaped = Reshape((3, 3, -1))(gru_x)

# 现在我们可以安全地使用Concatenate层
combined = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([x, gru_x_reshaped])

注意：在这个例子中，我假设您想要沿着深度（轴-1）连接这两个张量。如果您希望沿其他轴连接，请相应地调整axis参数。

接下来，在您的模型构建部分，确保您正确地定义了输入和输出，以及正确的损失函数、优化器和评估指标。根据您提供的代码片段，似乎没有明显的问题，但要确保xtrain_reshaped, ytrain, Xval_reshaped, 和 yval 已经被正确地定义和初始化。

在model.fit()之前，检查一下数据的形状是否正确，例如：

print("xtrain_reshaped shape:", xtrain_reshaped.shape)
print("ytrain shape:", ytrain.shape)
print("Xval_reshaped shape:", Xval_reshaped.shape)
print("yval shape:", yval.shape)

最后，确保您使用的TensorFlow版本支持您的硬件特性。如果遇到关于AVX2、AVX512F等指令集的警告，您可以尝试更新TensorFlow或按照提示重新编译。

完成上述步骤后，应该可以解决错误并正常运行代码。如果有任何新的错误或问题，请随时提供更多信息，以便我能进一步协助您。