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モデル入力をチェックする際のエラー：lstm_1_inputは3次元であることが期待されていますが、形状の配列を取得しました（339732、29）

私の入力は、339732行と2列の単純なcsvファイルです。

  • 最初は29個の特徴値、つまりX
  • 2番目はバイナリラベル値、つまりY

スタックされたLSTMモデルでデータをトレーニングしようとしています。

data_dim = 29
timesteps = 8
num_classes = 2

model = Sequential()
model.add(LSTM(30, return_sequences=True,
               input_shape=(timesteps, data_dim)))  # returns a sequence of vectors of dimension 30
model.add(LSTM(30, return_sequences=True))  # returns a sequence of vectors of dimension 30
model.add(LSTM(30))  # return a single vector of dimension 30
model.add(Dense(1, activation='softmax'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

model.summary()
model.fit(X_train, y_train, batch_size = 400, epochs = 20, verbose = 1)

これによりエラーがスローされます。

トレースバック（最後の最後の呼び出し）：ファイル「first_approach.py​​」、行80、model.fit（X_train、y_train、batch_size = 400、エポック= 20、冗長= 1）

ValueError：モデル入力のチェック中にエラーが発生しました：lstm_1_inputには3次元が必要ですが、形状が配列になっています（339732、29）

X_train.reshape((1,339732, 29))を使用して入力を再形成しようとしましたが、エラーを表示して動作しませんでした：

ValueError：モデル入力のチェック中にエラーが発生しました：lstm_1_inputには形状（なし、8、29）が必要ですが、形状（1、339732、29）の配列を取得しました

入力をLSTMにフィードするにはどうすればよいですか？

pythonkeraslstmrecurrent-neural-networkvalueerror
20
Saurav--

timesteps = 1を設定し（各インスタンスに1つのタイムステップが必要なため）、X_trainとX_testを次のように再形成します。

import numpy as np
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))

これはうまくいきました！

22
Saurav--

timesteps != 1には、以下の関数を使用できます（ here から適応）

import numpy as np
def create_dataset(dataset, look_back=1):
  dataX, dataY = [], []
  for i in range(len(dataset)-look_back+1):
    a = dataset[i:(i+look_back), :]
    dataX.append(a)
    dataY.append(dataset[i + look_back - 1, :])
  return np.array(dataX), np.array(dataY)

例

X = np.reshape(range(30),(3,10)).transpose()
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22],
       [ 3, 13, 23],
       [ 4, 14, 24],
       [ 5, 15, 25],
       [ 6, 16, 26],
       [ 7, 17, 27],
       [ 8, 18, 28],
       [ 9, 19, 29]])

create_dataset(X, look_back=1 )
(array([[[ 0, 10, 20]],
       [[ 1, 11, 21]],
       [[ 2, 12, 22]],
       [[ 3, 13, 23]],
       [[ 4, 14, 24]],
       [[ 5, 15, 25]],
       [[ 6, 16, 26]],
       [[ 7, 17, 27]],
       [[ 8, 18, 28]],
       [[ 9, 19, 29]]]),
array([[ 0, 10, 20],
       [ 1, 11, 21],
       [ 2, 12, 22],
       [ 3, 13, 23],
       [ 4, 14, 24],
       [ 5, 15, 25],
       [ 6, 16, 26],
       [ 7, 17, 27],
       [ 8, 18, 28],
       [ 9, 19, 29]]))

create_dataset(X, look_back=3)
(array([[[ 0, 10, 20],
        [ 1, 11, 21],
        [ 2, 12, 22]],
       [[ 1, 11, 21],
        [ 2, 12, 22],
        [ 3, 13, 23]],
       [[ 2, 12, 22],
        [ 3, 13, 23],
        [ 4, 14, 24]],
       [[ 3, 13, 23],
        [ 4, 14, 24],
        [ 5, 15, 25]],
       [[ 4, 14, 24],
        [ 5, 15, 25],
        [ 6, 16, 26]],
       [[ 5, 15, 25],
        [ 6, 16, 26],
        [ 7, 17, 27]],
       [[ 6, 16, 26],
        [ 7, 17, 27],
        [ 8, 18, 28]],
       [[ 7, 17, 27],
        [ 8, 18, 28],
        [ 9, 19, 29]]]),
array([[ 2, 12, 22],
       [ 3, 13, 23],
       [ 4, 14, 24],
       [ 5, 15, 25],
       [ 6, 16, 26],
       [ 7, 17, 27],
       [ 8, 18, 28],
       [ 9, 19, 29]]))
4
shadi

LSTMの入力を変更します。

X = array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]])
X_train = X.reshape(1, 3, 3) # X.reshape(samples, timesteps, features)
3
Ashok Kumar Jayaraman