web-dev-qa-db-ja.com

Kerasエラー「プレースホルダーテンソルの値を入力する必要があります」

私は単純なseq2seqモデルを持っています：

import seq2seq
import numpy as np
import keras.backend as K

from seq2seq.models import Seq2Seq
from keras.models import Model
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Input, TimeDistributed, Activation

BLOCK_LEN = 60
EVENTS_CNT = 462

input = Input((BLOCK_LEN,))
embedded = Embedding(input_dim=EVENTS_CNT+1, output_dim=200)(input)
emb_model = Model(input, embedded)

seq_model = Seq2Seq(batch_input_shape=(None, BLOCK_LEN, 200), hidden_dim=200, output_length=BLOCK_LEN, output_dim=EVENTS_CNT)
model = Sequential()
model.add(emb_model)
model.add(seq_model)
model.add(TimeDistributed(Activation('softmax')))

model.summary()
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
model_1 (Model)              (None, 60, 200)           92600     
_________________________________________________________________
model_12 (Model)             (None, 60, 462)           1077124   
_________________________________________________________________
time_distributed_2 (TimeDist (None, 60, 462)           0         
=================================================================
Total params: 1,169,724
Trainable params: 1,169,724
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

そして、私は自分のメトリックを作成しようとしています：

def symbol_acc(true, predicted):
    np_y_true = K.get_value(true)
    np_y_pred = K.get_value(predicted)
    return K.mean(np_y_true == np_y_pred)

そして、このメトリックを使用してモデルをコンパイルしようとすると、「プレースホルダーテンソルの値をフィードする必要があります」というエラーが表示され、次のメッセージが表示されます。

InvalidArgumentError                      Traceback (most recent call last)
C:\Users\Anna\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _do_call(self, fn, *args)
   1322     try:
-> 1323       return fn(*args)
   1324     except errors.OpError as e:

C:\Users\Anna\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py in _run_fn(session, feed_dict, fetch_list, target_list, options, run_metadata)
   1301                                    feed_dict, fetch_list, target_list,
-> 1302                                    status, run_metadata)
   1303 

C:\Users\Anna\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py in __exit__(self, type_arg, value_arg, traceback_arg)
    472             compat.as_text(c_api.TF_Message(self.status.status)),
--> 473             c_api.TF_GetCode(self.status.status))
    474     # Delete the underlying status object from memory otherwise it stays alive

InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'time_distributed_2_target' with dtype float and shape [?,?,?]
     [[Node: time_distributed_2_target = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,?,?], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]

ただし、次のコードは正常に機能しています（例外は発生しません）。

def symbol_acc2(true, predicted):
    true = np.array(true)
    predicted = np.array(predicted)
    return K.variable((true == predicted).mean())

その例外の意味を教えてください。 symbol_accおよびsymbol_acc2も同じことをしています。私はNNとケラの初心者なので、明らかなものは見当たらないかもしれません。私はstackoverflowで同様の質問を見ましたが、私の状況に適した答えが見つかりませんでした。

pythontensorflowneural-networkkerasmetrics
7
Anna

メトリック、損失、およびモデル全体は「シンボリック」テンソルです。

つまり、フィッティングまたは予測を開始するまで、データ（または値）はまったくありません。

K.get_valueを呼び出すと、存在しない値を取得しようとしています。 （モデルに「データをフィードする」場合にのみ存在します。プレースホルダーと呼ばれるものは、フィッティングまたは予測時にデータを受け取ることを期待している空の入力テンソルです）。

問題の解決策は、単に値を取得しようとしないことです。 （numpyバージョンも機能しません。値は、この関数がコンパイルされた時点では存在しません）。

すべての操作をシンボリックに保持する必要があり、データをフィードすると操作が実行されます。

そう：

def symbol_acc(true, predicted):
    isEqual = K.cast(K.equal(true,predicted),K.floatx())
    return K.mean(isEqual)
6
Daniel Möller

_symbol_acc_では、機能しないバージョン tf.keras.backend.get_value() （コード内のK.get_value()）が移動し、変数の値をNumpy配列。次に、この行K.mean(np_y_true == np_y_pred)は、最初に等価性に基づいて別の （boolean）Numpy array を作成し、tf.keras.backend.mean()はそのNumpy配列をテンソルとして処理しようとしますが、このように動作しません。

グラフの作成時にtrueにはまだ値がなく、フィードされていないため、エラーが表示されます。

_symbol_acc2_はエラーをスローしませんが、グラフ作成時にtrueとpredictedが空のテンソルであるため、機能しません。 Numpyはそれを変更しませんが、比較は失敗し、その平均をとるとゼロが得られ、値がゼロの変数を作成しているだけです。このコードを検討してください（テスト済み）：

_import keras.backend as K
import numpy as np

true = K.placeholder( ( 2, ) )
predicted = K.placeholder( ( 2, ) )
a = np.array( true )
b = np.array( predicted )
c = a == b
print( c, c.mean() )
_

出力：

（誤り、0.0）

データに関係なく（テンソルにはまだデータさえありません。）

あなたが望むものを達成するために、それはあなたの予測の正確さを計算しています、あなたは単に使うことができます

_def symbol_acc( true, predicted ):
    return K.mean( K.cast_to_floatx( K.equal( true, predicted ) ) )
_

または、自分の生活をより簡単にして、Keras自身の _categorical_accuracy_ メトリックを調べることもできます。

3
Peter Szoldan