我有一些看起来像这样的数据：
X = [[1,2,3,4],[01010],[-1.6]]
y = [[4,2]]
我正在尝试使用 tflearn 在这些数据上训练神经网络。我使用的是 TFlearn github 主页 ( https://github.com/tflearn/tflearn ) 上给出的相同示例，只是我更改了数据的形状。
tflearn.init_graph(num_cores=1)
net = tflearn.input_data(shape=[None, 2,2,1])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
model = tflearn.DNN(net)
model.fit(X,y)
我不断收到此错误：
“IndexError：索引 2 超出轴 0 的范围，大小为 1。”
我认为这要么是由于指定的数据形状不正确，要么与全连接层有关。
这个错误是什么意思？是不是因为形状不对？我需要在上面的代码中进行哪些更改以防止出现此错误？
任何帮助将不胜感激。