Блог

Я хотел бы выполнить следующий код.

 (Skipped the first part of the code)

train_df.drop(['id', 'pressure', 'breath_id'], axis=1, inplace=True)
test_df = test_df.drop(['id', 'breath_id'], axis=1)

scaler = preprocessing.RobustScaler()
train_df = scaler.fit_transform(train_df)
test_df = scaler.transform(test_df)

del train_df
gc.collect()

X_test = test_df.reshape(-1, 80, test_df.shape[-1])


predicted_labels = []
for model_name in glob.glob(models_dir   '/*.h5'):
    print(model_name)
    model = tf.keras.models.load_model(model_name)
    predictions = model.predict(X_test).squeeze().reshape(-1, 1).squeeze()
    predicted_labels.append(predictions)
    
    del model
    gc.collect()
 

Однако, когда я запускаю этот код, я получаю следующее сообщение об ошибке. Кто-нибудь знает, как я могу это исправить?

 ValueError: Input 0 is incompatible with layer forward_lstm_4: expected shape=(None, None, 50), found shape=(None, 80, 54)