详解TensorFlow报”ValueError: The last dimension of the inputs to Dense should be defined “的原因以及解决办法

问题

使用TensorFlow中的Dense函数时，出现如下错误：

ValueError: The last dimension of the inputs to Dense should be defined. Found None.

原因

这个错误一般是由于数据的维度不符合要求导致的。在使用Dense函数时，输入数据应该是一个矩阵，其中特征数量是已知的，但是数据样本数可以是任意值。

所以，Dense函数要求输入数据的特征数量是已知的，但是样本数量则可以是任意值。如果输入数据的维度不正确，Dense函数就会提出上述错误。

解决方法

1. 检查输入数据的维度：要使用Dense函数，输入数据必须是一个矩阵。如果输入数据的维度不正确，则需要重新调整维度。

2. 明确输入数据的特征数量：Dense函数要求明确输入数据的特征数量。如果输入数据的特征数量不明确，可以使用输入数据的shape属性来明确特征数量。

3. 明确输入数据的batch size：输入数据的batch size是指每次训练时使用的样本数量。Dense函数要求明确输入数据的batch size。如果输入数据的batch size不明确，可以使用输入数据的shape属性来明确batch size。

举个例子：

假设有一个784维的图片，将它作为Dense网络的输入。如果要将这个图片送到一个大小为256的隐藏层，可以这样做：

from tensorflow.keras.layers import Dense

input_shape = (None, 784)  # 每张图片是一个784维的向量，batch size可以是任意值
output_shape = (None, 256)  # 隐藏层的大小是256
dense_layer = Dense(output_shape[1], input_shape=input_shape[1:])

这里，input_shape指定了输入数据的形状。输入数据的第一个维度是batch size，可以是任意值。第二个维度是特征数量，固定为784。

output_shape指定了隐藏层的大小，即256。由于输入数据的batch size是任意值，Dense函数会自动处理batch size的问题。因此，输入数据的形状只需要包含特征数量的信息即可，这里使用了input_shape[1:]来表示。