一、环境
Ubuntu 16.04
tensorflow 1.4.0
keras 2.1.3
二、训练数据时报错：
ValueError: Error when checking target: expected model_2 to have shape (None, 3) but got array with shape (4, 1
原因：数组的维度不正确。
三、解决思路
一开始的想法：tensorflow 和 keras 的版本不兼容？
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
import tensorflow
或者
import keras
时，报错：
/home/×××/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
from ._conv import register_converters as _register_converters
经过了多个版本的搭配，发现问题的原因不是 tensorflow 和 keras 的版本不兼容，而是
/home/×××/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/h5py
这个文件的原因。
最终解决方法：在终端中使用命令：
pip install h5py==2.8.0rc1
就可以正常使用了，不会再报数组唯独不匹配等问题了。
补充：h5py文件是存放两类对象的容器，数据集(dataset)和组(group)，dataset类似数组类的数据集合，和numpy的数组差不多。
补充知识：keras 维度不对等问题
1.在windows下面找到keras的配置文件, 修改channel_last 或者channel_first
C:\Users\Administrator\.keras\keras.json
2..在linux下面找到keras的配置文件, 修改channel_last 或者channel_first
/home/.keras/keras.json
以上这篇解决tensorflow/keras时出现数组维度不匹配问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。