我正在尝试使用keras在python中执行情感分析。要做到这一点，我需要做一个文字嵌入我的文本。当我尝试使数据适合我的模型时，会出现问题：
model_1 = Sequential()
model_1.add(Embedding(1000,32, input_length = X_train.shape[0]))
model_1.add(Flatten())
model_1.add(Dense(250, activation='relu'))
model_1.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
我的火车数据的形状是
(4834,)
是熊猫系列的对象。当我尝试适应我的模型并用其他数据验证它时，我会得到以下错误：
model_1.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=2, batch_size=64, verbose=2)
ValueError:检查模型输入时出错：应为
嵌入_1_输入使其具有形状（无，4834），但得到具有形状的数组
（4834，1）
我如何重塑我的数据，使其适合角膜？我一直在尝试np.remote，但是我不能用这个函数来放置任何元素。
提前谢谢
最佳答案
None是进入培训的预期行数，因此您无法定义它。另外，Keras需要一个numpy数组作为输入，而不是熊猫数据帧。首先使用df.values将df转换为numpy数组，然后执行np.reshape((-1, 4834))。请注意，您应该使用np.float32。如果你在GPU上训练，这很重要。