問題タブ [keras]

このSimpleRNNを実行しようとしています:

以下に示すように、エラーは model.fit にあります。

エラーは、次元の数が間違っていることを示しています。3 である必要がありますが、2 しかありません。それが参照している次元は何ですか?

モデル クラスの fit メソッドを呼び出すときに validation_split パラメーターを指定すると、すべてのエポックで同じ検証データが使用されますか? または、エポックごとに検証データが変更されますか?

以前のバージョンの keras で問題なく動作するスクリプトがあります。ディストリビューション 0.3.2 でスクリプトを実行すると、あらゆる種類のエラー メッセージが表示されます。以下に、スクリプトのいくつかの行を示します。

私が得るエラーのいくつかは次のとおりです。

古い keras スクリプトを更新しやすくするための「from-to」タイプのドキュメントはありますか?

keras スクリプトを実行しています (スクリプトで theano を直接呼び出す必要はありません)。次のエラーが表示されます。

theano を直接実行している人々からのエラーを見てきましたが、keras を介してではありません。テンソルを直接扱っていないため、どうすればよいかわかりません。

TensorFlow バックエンドを搭載した Keras で次のネットワークを実行しようとしています。これは、 http://keras.io/examples/からの「VGG のような」convnet の適応です。

これにより、次のエラーが発生します。

次の投稿をチェックアウトしましたが、まだこの投稿を解決できませんでした。何が問題なのかについての説明とともに、どんな助けもいただければ幸いです。

https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/Vb7MhSqne0Y http://stackoverflow.com/questions/33974231/tensorflow-error-using-my-own-data

アップデート

この質問を Keras イシュー ボード ( https://github.com/fchollet/keras/issues/2092 ) に投稿しました。問題を再現できるGistとサンプル データのリンクがあります。

私は Keras を初めて使用し、特に RNN と LSTM に関しては形状に問題があります。

私はこのコードを実行しています：

変数 predictor_train は、119 個の内部配列を持つ numpy 配列で、それぞれに 80 個の異なる項目があります。

私はこのエラーが発生しています:

これまでのところ、RNN は (batch_size、timesteps、dimension) の shape を持つ 3D tensor を受け取り、input_shape を設定すると、batch_size は通常省略され、(timesteps、dimension) のタプルを提供する必要があることがわかりました。しかし、コードのどの部分を変更する必要がありますか (可能であれば、コード変更の提案を追加してください)。

追加情報

pred_frameについて

タイプ: クラス 'pandas.core.frame.DataFrame'

形状: (206,80)

target_train について

タイプ: クラス 'pandas.core.series.Series'

形状: (119,)

dtype: float64

predictor_train について

タイプ: 'numpy.ndarray'

形状: (119,80)

dtype: float64

編集

@y300 のおかげで、どうやら 3 次元の問題を超えたようです。現在の形状は (119,1,80) です。

ただし、以下に示すように、model.fit 行で整形の問題がまだ発生しています。

なぜそれが起こっているのですか、どうすれば修正できますか?

ニューラル ネットワークを構築して、一連の標準的な特徴ベクトルを学習したいと考えています。したがって、セットの形状は (N,100) です。ここで、N はサンプル数です。ただし、ラベルのセットは形状 (Nx18) です (たとえば、各「ラベル」は 18 要素の別の配列です)。私は keras とニューラル ネットにまったく慣れていません。ラベルが 1 次元の場合 (バイナリ分類で 0 または 1 など) を処理する方法しか知りません。多次元出力を処理するにはどうすればよいですか?

ありがとう！

Keras モデルに適合させるために私が使用しているリソース マネージャーは、サーバーへのアクセスを一度に 1 日に制限しています。この日の後、私は新しい仕事を始める必要があります。Keras を使用してエポック K で現在のモデルを保存し、そのモデルをロードしてエポック K+1 のトレーニングを継続することは可能ですか (つまり、新しいジョブで)?

単層ネットワークを作成しようとしています。を介してトレーニングを開始するとmodel.fit、ランダムなエポックで次のエラーがスローされます。

ValueError: I/O operation on closed file

これが私が使用している方法ですmodel.fit

my_model = model.fit(train_x, train_y, batch_size=100, nb_epoch=20, show_accuracy=True, verbose=1)

何か考えがある場合、または同じ問題が発生している場合はお知らせください。

ありがとう

エラーの完全な出力は次のとおりです。

Keras 1.0 を使用しています。私の問題はこれ ( Keras で Mean Pooling レイヤーを実装する方法) と同じですが、そこにある答えは私にとって十分ではないようです。

このネットワークを実装したい:

次のコードは機能しません。

を設定しないとreturn_sequences=True、 を呼び出すと次のエラーが発生しますAveragePooling1D()。

そうしないと、次の呼び出し時にこのエラーが発生しますDense()。