报错代码: new_x = 84610 pre_y = model.predict(new_x) print(pre_y) 报错结果: ValueError: Expected 2D array, got scalar array instead: array=84610. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if…
这里我找到我的问题是: 使用的是一个新的scikit学习版本,它抛出了一个错误,因为在新版本中,所有东西都必须是一个二维矩阵,甚至是一个列或行. 它甚至说:用数组来重塑你的数据.如果您的数据有一个单独的特性或数组,那么重构(-1,1).重构(1,-1)如果它包含一个单一的样本 这是在git上面看到的一个国际友人的解答. 原文,如下: I think you're using a new scikit-learn version and it's throwing an error because…
1.pytorch报错:ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1,512,1,1]) 2.网上查找的原因为模型中用了batchnomolization,训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个sample,而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值,因此造成该错误. 3.解决方法:在torch.utils.data.Data…