L’erreur ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value X but received input with shape Y est une erreur courante qui peut se produire lors de l’entraînement d’un modèle TensorFlow. Cette erreur se produit lorsque les dimensions des données d’entrée ne correspondent pas aux dimensions attendues par le modèle.

Cause de l’erreur

Cette erreur se produit lorsque la dimension de l’axe -1 des données d’entrée ne correspond pas à la valeur attendue par la couche dense du modèle. Dans de nombreux cas, cela peut se produire lorsque les données d’entrée n’ont pas les bonnes dimensions ou lorsque le modèle a été mal construit.

Correction de l’erreur

La correction de cette erreur implique de s’assurer que les dimensions des données d’entrée correspondent aux dimensions attendues par la couche dense du modèle. Voici quelques étapes pratiques pour corriger cette erreur :

1. Vérifiez les dimensions des données d’entrée : vérifiez que les dimensions des données d’entrée correspondent aux dimensions attendues par la couche dense du modèle. Vous pouvez utiliser la fonction shape de TensorFlow pour vérifier les dimensions des données d’entrée.
2. Vérifiez les dimensions de la couche dense : vérifiez que les dimensions de la couche dense correspondent aux dimensions des données d’entrée. Vous pouvez utiliser la fonction summary de TensorFlow pour vérifier les dimensions de chaque couche du modèle.
3. Redimensionnez les données d’entrée : si les dimensions des données d’entrée ne correspondent pas aux dimensions attendues, vous devrez peut-être les redimensionner en utilisant la fonction reshape de TensorFlow.
4. Modifiez la couche dense : si les dimensions de la couche dense ne correspondent pas aux dimensions des données d’entrée, vous devrez peut-être modifier la couche dense en utilisant la fonction Dense de TensorFlow avec les bonnes dimensions.

Conseils pour éviter l’erreur

Pour éviter cette erreur à l’avenir, voici quelques conseils pratiques :

• Vérifiez toujours les dimensions des données d’entrée et des couches du modèle avant l’entraînement.
• Utilisez des fonctions de validation pour vous assurer que les dimensions des données sont correctes.
• Vérifiez que les dimensions de chaque couche du modèle sont correctes en utilisant la fonction summary de TensorFlow.
• Assurez-vous que votre modèle est correctement construit et que toutes les couches ont les bonnes dimensions avant l’entraînement.