https://www.youtube.com/watch?v=z1PGJ9quPV8&t=28s 這是Cancer dectection的小專案，已經提供了資料集和colab代碼，但是執行時出現問題
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)
它顯示： ValueError: Input 0 of layer "sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 455, 30), found shape=(None, 30)
我看評論，有些人有同樣的問題
uj5u.com熱心網友回復：
Tensorflow 模型期望輸入的第一個維度是批量大小，在模型宣告中但是他們將輸入形狀設定為與輸入相同的形狀。要解決此問題，您可以將模型的輸入形狀更改為資料集中特征的數量。
model.add(tf.keras.layers.Dense(256, input_shape=(x_train.shape[1],), activation='sigmoid'))
.csv 檔案中的行數將是資料集中的樣本數。由于您沒有使用批處理，因此模型將在每個時期一次評估整個資料集
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