版块导航: 正在加载中...

登录注册

应《网络安全法》要求，自2017年10月1日起，未进行实名认证将不得使用互联网跟帖服务。为保障您的帐号能够正常使用，请尽快对帐号进行手机号验证，感谢您的理解与支持！

24小时热门版块排行榜

返回列表

【悬赏金币】回答本帖问题，作者Alpha1024将赠送您 10 个金币

Alpha1024

新虫 (正式写手)

应助: 0 (幼儿园)
金币: 392.1
散金: 75
帖子: 456
在线: 23.6小时
虫号: 13952296
注册: 2019-02-01
专业: 金属材料表面科学与工程

[求助] 为什么他报错的时候说就一个样本？

建了一个卷积神经网络，输入训练集，有多个样本，见训练集，报错以及代码，为什么他报错的时候说就一个样本？问题在哪？
ValueError: Training data contains 1 samples, which is not sufficient to split it into a validation and training set as specified by `validation_split=0.2`. Either provide more data, or a different value for the `validation_split` argument.

import numpy as np

import pandas as pd

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

#定义模型

def get_model():

#建立一个序贯模型

model = tf.keras.Sequential()

#第一个卷积块

model.add(layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation= 'relu', input_shape=(75, 75, 3)))

model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

model.add(layers.Dropout(0.2))

#第二个卷积块

model.add(layers.Conv2D(128, kernel_size=(3, 3), activation= 'relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2, 2)))

model.add(layers.Dropout(0.2))

#第三个卷积块

model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size=(2, 2), activation='relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

model.add(layers.Dropout(0.2))

#第四个卷积块

model.add(layers.Conv2D(64, kernel_size=(2, 2), activation= 'relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2)))

model.add(layers.Dropout(0.2))

#将上一层的输出特征映射转化为一维数据，以便进行全连接操作

model.add(layers.Flatten())

#第一个全连接层

model.add(layers.Dense(256))

model.add(layers.Activation('relu'))

model.add(layers.Dropout(0.2))

#第二个全连接层

model.add(layers.Dense(128))

model.add(layers.Activation('relu'))

model.add(layers.Dropout(0.2))

#第三个全连接层

model.add(layers.Dense(1))

model.add(layers.Activation('sigmoid'))

#编译模型

model.compile(loss= 'binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.0001), metrics=['accuracy'])

#打印出模型的概况信息

model.summary()

return model

cnn_model = get_model()

cnn_model. fit (train_x, train_y, batch_size=25, epochs=100, verbose=1, validation_split=0.2)

代码

训练集显示
[array([[[110, 110, 110],
      [110, 110, 110],
      [109, 109, 109],
      ...,
      [  0, 0, 0],
      [  0, 0, 0],
      [  0, 0, 0]]]),
array([[[110, 110, 110],
      [110, 110, 110],
      [109, 109, 109],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[165, 165, 165],
      [173, 173, 173],
      [169, 169, 169],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[58, 58, 58],
      [52, 52, 52],
      [51, 51, 51],
      ...,
      [47, 47, 47],
      [55, 55, 55],
      [49, 49, 49]]]),
array([[[ 74,  74,  74],
      [ 76,  76,  76],
      [ 71,  71,  71],
      ...,
      [110, 110, 110],
      [106, 106, 106],
      [108, 108, 108]]]),
array([[[159, 159, 159],
      [118, 118, 118],
      [132, 132, 132],
      ...,
      [ 93,  93,  93],
      [ 95,  95,  95],
      [ 91,  91,  91]]]),
array([[[165, 165, 165],
      [173, 173, 173],
      [169, 169, 169],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[110, 110, 110],
      [110, 110, 110],
      [109, 109, 109],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[165, 165, 165],
      [173, 173, 173],
      [169, 169, 169],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[58, 58, 58],
      [52, 52, 52],
      [51, 51, 51],
      ...,
      [47, 47, 47],
      [55, 55, 55],
      [49, 49, 49]]]),
array([[[ 74,  74,  74],
      [ 76,  76,  76],
      [ 71,  71,  71],
      ...,
      [110, 110, 110],
      [106, 106, 106],
      [108, 108, 108]]]),
array([[[159, 159, 159],
      [118, 118, 118],
      [132, 132, 132],
      ...,
      [ 93,  93,  93],
      [ 95,  95,  95],
      [ 91,  91,  91]]]),
array([[[165, 165, 165],
      [173, 173, 173],
      [169, 169, 169],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[110, 110, 110],
      [110, 110, 110],
      [109, 109, 109],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[165, 165, 165],
      [173, 173, 173],
      [169, 169, 169],
      ...,
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255],
      [255, 255, 255]]]),
array([[[58, 58, 58],
      [52, 52, 52],
      [51, 51, 51],
      ...,
      [47, 47, 47],
      [55, 55, 55],
      [49, 49, 49]]]),
array([[[ 74,  74,  74],
      [ 76,  76,  76],
      [ 71,  71,  71],
      ...,
      [110, 110, 110],
      [106, 106, 106],
      [108, 108, 108]]]),
array([[[159, 159, 159],
      [118, 118, 118],
      [132, 132, 132],
      ...,
      [ 93,  93,  93],
      [ 95,  95,  95],
      [ 91,  91,  91]]]),
array([[[165, 165, 165],
      [173, 173, 173],
      [169, 169, 169],
      ...,
这是trainx
[array(0),
array(0),
array(0),
array(0),
array(1),
array(1),
array(0),
array(0),
array(0),
array(0),
array(1),
array(1),
array(0),
array(0),
array(0),
array(0),
array(1),
array(1),
array(0)]
这是trainy

回复此楼

» 猜你喜欢

材料与化工，291，求调剂已经有13人回复
PDF在线压缩软件已经有4人回复
A区一本交叉课题组，低分调剂，招收机械电子信息通信等交叉方向已经有68人回复
接受26届调剂生已经有21人回复
307求调剂已经有4人回复
收调剂已经有3人回复
315食品工程求调剂已经有6人回复
研究生招生已经有6人回复
0817一志愿苏州大学280复试调剂已经有8人回复
求调剂一志愿苏州大学，0856化工323分 | 本科应化 | 有专利/竞赛/科研助手经历 | 已经有9人回复

1楼 2023-11-04 21:47:18

已阅回复此楼关注TA 给TA发消息送TA红花 TA的回帖

Alpha1024

新虫 (正式写手)

应助: 0 (幼儿园)
金币: 392.1
散金: 75
帖子: 456
在线: 23.6小时
虫号: 13952296
注册: 2019-02-01
专业: 金属材料表面科学与工程

你这个就是一个样本，请你看一下张量

赞一下

回复此楼

2楼2023-11-21 15:50:24

已阅回复此楼关注TA 给TA发消息送TA红花 TA的回帖

相关版块跳转我要订阅楼主 Alpha1024 的主题更新

返回列表

不应助 确定回帖应助 (注意：应助才可能被奖励，但不允许灌水，必须填写15个字符以上)

普通表情龙兔虎猫

最具人气热帖推荐 [查看全部]		作者	回/看	最后发表

[考研] 求调剂一志愿苏州大学，0856化工323分 \| 本科应化 \| 有专利/竞赛/科研助手经历 \| +7	橙子cyx 2026-03-06	9/450	2026-03-10 12:03 by kiokin
[考研] 考研材料与化工，求调剂 +3	戏精丹丹丹 2026-03-09	3/150	2026-03-10 00:31 by wdwdoo
[考研] 294 英二数二物化求调剂 +6	米饭团不好吃 2026-03-09	6/300	2026-03-09 23:55 by barlinike
[考研] 一志愿天津大学，英一数二305分求调剂，四六级已过 +5	小小番的茄 2026-03-09	5/250	2026-03-09 20:01 by 雾散后相遇lc
[考研] 327分求调剂086 +3	西红柿?小帅 2026-03-09	6/300	2026-03-09 18:23 by 西红柿?小帅
[考研] 334求调剂 +5	Trying] 2026-03-07	5/250	2026-03-09 14:47 by ruiyingmiao
[考研] 一志愿中科大材料与化工。353分能调剂到哪？ +3	MayUxw1 2026-03-08	3/150	2026-03-09 10:13 by EBSD
[考研] 0701-322 求调剂 +3	jiliuxian 2026-03-06	8/400	2026-03-08 19:31 by jiliuxian
[考研] 求调剂，一志愿华中科大0702，数一英一，293 +4	小罗露一二 2026-03-07	4/200	2026-03-08 16:36 by 星空星月
[考研] 083000，总分284，求调剂 +5	徐yr 2026-03-04	5/250	2026-03-08 11:45 by 151314
[考研] 0817化学工程与技术312分求调剂 +7	T123 tt 2026-03-04	7/350	2026-03-08 11:18 by 我的船我的海
[考研] 070300化学求调剂292分 +3	打烊eee 2026-03-07	3/150	2026-03-07 20:04 by houyaoxu
[考研] 2026调剂】考试A区0703化学类323分诚求接收 +3	卷柏卷柏 2026-03-05	4/200	2026-03-07 17:00 by yuandd_2001
[考研] 308求调剂 +7	倘若起风了呢 2026-03-05	9/450	2026-03-06 22:59 by 倘若起风了呢
[考研] 材料工程调剂 +6	zbcm_zbcm 2026-03-05	6/300	2026-03-06 15:36 by @飒飒飒飒
[考研] 275求调剂 +4	大爆炸难民 2026-03-06	5/250	2026-03-06 09:21 by guoweigw
[考研] 0856材料与化工求调剂！ +5	化工考生111 2026-03-04	11/550	2026-03-06 01:20 by 化工考生111
[考研] 334求调剂 +3	Trying] 2026-03-03	4/200	2026-03-05 16:39 by zhukairuo
[考研] 085600 材料与化工 298 +14	小西笑嘻嘻 2026-03-03	14/700	2026-03-04 16:23 by sslc1985
[考研] 0857求调剂 +4	CDDD1013 2026-03-04	4/200	2026-03-04 16:08 by zhukairuo