python-3.x - AssertionError:数据集大小和输出层中的单位不匹配

我想使用scikit-neuralnetwork进行NN分类，我有5个类，所以在输出层中，我有unit = 5，但是我遇到了这个错误：数据集大小和输出层中的单位不匹配，
根据文档，我重塑了y_train并将“ Sigmoid”函数应用于输出层：
http://scikit-neuralnetwork.readthedocs.io/en/latest/guide_model.html#classification


  如果要进行多标签分类，只需使用具有多个维度（例如，三个不同类别的形状（N，3）。然后，确保最后一层是Sigmoid。


y_train的形状为：（2115，5）
X_train的形状是：（2115，343）
这是代码：

import sknn.mlp as mlp
from sknn.mlp import Classifier
ip_layer = mlp.Layer('Sigmoid', units=1)
hidden_layer = mlp.Layer('Tanh', units=100)
op_layer = mlp.Layer('Sigmoid', units=5)

nn = Classifier(
    [ip_layer, hidden_layer, op_layer],
    n_iter=10000
)
nn.fit(X_train, y_train)

最佳答案

输入层有一个单位。

如果设置ip_layer = mlp.Layer('Sigmoid', units=343)，它将正常工作。