Keras + LSTM/RNN：與新的預測

Question

摘要`X`的維度，麻煩

我有麻煩能後，我輸入數據提供合適的尺寸爲預測模型已經正確生成。

我收到以下錯誤：

ValueError: Error when checking : expected lstm_13_input to have shape (None, 40, 39) but got array with shape (1, 39, 39) 

背景

• 使用蟒蛇作爲我的虛擬環境
• Keras版本2.0.6
• TensorFlow版本1.1.0

我是cre在this tutorial之後非常接近的例子。

代碼

而且，這裏的代碼中的相關片段：

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout 
from keras.layers import LSTM,TimeDistributed,SimpleRNN 
from keras.utils.data_utils import get_file 
import numpy as np 
from time import sleep 
import random 
import sys 

...

X = np.zeros((len(sentences), maxlen, len(chars)), dtype=np.bool) 
y = np.zeros((len(sentences),maxlen, len(chars)), dtype=np.bool) # y is also a sequence , or a seq of 1 hot vectors 
for i, sentence in enumerate(sentences): 
    for t, char in enumerate(sentence): 
     X[i, t, char_indices[char]] = 1 

for i, sentence in enumerate(next_chars): 
    for t, char in enumerate(sentence): 
     y[i, t, char_indices[char]] = 1 

...

model = Sequential() 
model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(maxlen, len(chars)))) # original one 
model.add(LSTM(512, return_sequences=True)) #- original 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(TimeDistributed(Dense(len(chars)))) 
model.add(Activation('softmax')) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop') 

...

history=model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=1,verbose=0) 

...

seed_string="brutus:\nbeing so moved, he will not spare" 
x=np.zeros((1, len(seed_string), len(chars))) 
for t, char in enumerate(seed_string): 
    x[0, t, char_indices[char]] = 1. 
preds = model.predict(x, verbose=0)[0] 

錯誤

在最後一行，就出現了錯誤，並出現以下錯誤：

ValueError: Error when checking : expected lstm_13_input to have shape (None, 40, 39) but got array with shape (1, 39, 39) 

努力解決

我曾經玩過的維度seed_string和x從它生成，但無論我如何調整它們，我有某種不匹配，總是由於None（我認爲）的這種要求。要清楚，我已經添加或從種子字符串中拿走了字符，因此它是40個字符。但是，當我將它設置爲40時，錯誤說我實際上有41，並且當我將它設置爲39時，它說我有39，如上所示。還有別的 - 我不明白 - 在這裏繼續。

我看着Reshape's code和example of how to use it，但由於Keras' Reshape是爲模型層，我甚至不知道我怎麼會用它來重塑輸入預測，並NumPy的無方式來重塑創造一個None維度（至少不是我所知）。

Answer 1

您的seed_string的長度需要匹配maxlen。您可以同時處理您的字符串的場景短於或長於maxlen與pad_sequences。在你的情況下，你的字符串太長。

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences 

seed_string = "brutus:\nbeing so moved, he will not spare" 

x = np.zeros((1, len(seed_string), len(chars))) 

for t, char in enumerate(seed_string): 
    x[0, t, char_indices[char]] = 1. 

x = pad_sequences(x, maxlen=maxlen) 

preds = model.predict(x, verbose=0)[0]