List(vector)与tensorflow要求的形状不匹配

面子

背景:我正在基于机器学习模型构建防病毒软件。我建立一个程序,使List(vector)具有486个值。

例如,这是缩短版本的外观(实际矢量具有486个值):

[1.00000000e+00 1.00000000e+00 1.00000000e+00 0.00000000e+00
 1.00000000e+00 1.00000000e+00 1.00000000e+00 1.00000000e+00
 1.00000000e+00 1.00000000e+00 1.00000000e+00 5.33333333e-01
 0.00000000e+00 5.88235294e-02 3.49019608e-01 7.96078431e-01
 5.88235294e-02 3.49019608e-01 8.07843137e-01 5.88235294e-02
 3.45098039e-01 9.45098039e-01 5.88235294e-02 1.56862745e-01
 8.00000000e-01 5.88235294e-02 7.60784314e-01 5.09803922e-02
 2.50980392e-01 3.92156863e-03 5.33333333e-01 0.00000000e+00
 2.35294118e-02 5.88235294e-02 3.13725490e-01 7.56862745e-01
 5.88235294e-02 3.41176471e-01 9.49019608e-01 5.21568627e-01
 7.52941176e-01 4.58823529e-01 2.78431373e-01 2.00000000e-01
 1.00000000e+00 5.21568627e-01 1.00000000e+00 4.58823529e-01
 5.88235294e-02 5.88235294e-02 1.56862745e-01 7.76470588e-01
 5.05882353e-01 7.68627451e-01 9.72549020e-01 0.00000000e+00
 0.00000000e+00 0.00000000e+00 3.56862745e-01 3.72549020e-01
 5.45098039e-01 8.98039216e-01 3.64705882e-01 7.64705882e-01
 5.88235294e-02 1.60784314e-01 1.56862745e-02 1.41176471e-01
 5.88235294e-02 1.60784314e-01 4.54901961e-01 1.41176471e-01
 2.50980392e-01 4.54901961e-01 9.01960784e-01 1.45357859e-01
 1.27626518e-02 5.25954600e-03 5.29496962e-03 1.07052096e-02
 3.08893971e-03 3.26031344e-03 2.54954328e-03 9.53584717e-03
 1.62738028e-03 4.26500391e-03 1.86711202e-03 6.17443280e-03
 2.24815529e-03 1.28635612e-03 1.18420206e-02 1.02462344e-02]

我用一个数据库(一个xlsx文件)构建了模型,该数据库是我从每一行中提取的。

问题:现在我正在尝试预测文件是否是病毒,并且我为该文件构建了一个矢量并尝试使用model.predict(pe)函数(pe是我的矢量),但出现错误提示我的向量与预期的形状不匹配:

' but received input with shape ' + str(shape))
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 486 but received input with shape [None, 1]

这是我的代码:

from tensorflow import keras
import vector_build #custom code that I made

model = keras.models.load_model("anti_virus_model.h5")

pe = vector_build.encode_pe("C:\\Windows\\System32\\calc.exe")

print(model.predict(pe))

我真的不知道该怎么做以及如何更改向量的形状。也许当我从.xlsx文件中提取数据时,它没有将其识别为相同格式的矢量?

如果您需要我添加任何更清晰的内容,请告诉我!

很想听听您的想法!提前致谢!

x乘0

您可能在批量数据上训练了模型?也就是说,您的输入具有shape [batch_size, 486]Keras模型始终期望在其输入中使用批处理轴,即使这只是一个示例。因此,请确保输入具有批处理轴。

就像现在(我假设)一样,您的输入只是shape [486],即它没有批处理轴-您只需要添加一个即可。您可以这样做:model.predict(pe[None])这会在前面添加一个大小为1的轴,从而形成输入形状[1,486]。

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