MLP を使用して回帰問題を解決したいと考えています。
これを修正するために可変長の入力があります。マスキングレイヤーでゼロパディングを使用したいです。
pandasライブラリを使用してcsvファイルから入力を読み取ります。ここに私のデータがどのように見えるかがあります。
このコマンドを使用して NaN 値を 0 で埋める方法しか知りませんx_train.fillna(0.0).values
最初の行のように:
[4, 0, 0, 512, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 128.0 , NaN]
パディング後:
[4, 0, 0, 512, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 128.0 , 0.0]
マスクは次のようになります。
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0]
しかし、マスク レイヤーを追加して MLP にフィードする方法がわかりません。
入力長が固定されている場合。私のプログラムは次のようになります
...
n_input = 10 #number og inputs
train_X = pd.read_csv('x_train.csv')
train_Y = pd.read_csv('y_train.csv')
X = tf.placeholder("float", [None, n_input])
Y = tf.placeholder("float", [None, n_output])
...
y_pred = multilayer_perceptron(X)
...
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
_, c = sess.run([train, loss], feed_dict={X: train_X,
Y: train_Y})
...
ゼロ パディングとマスキング レイヤーを組み合わせる方法がわかりません。