Уменьшение размера с помощью Keras

Question

У меня есть набор данных ручной записи MNIST с 257 столбцами.

1 : 256 - pixel values 
257 - target 

Как создать автоматический кодер с использованием keras для уменьшения ввода с использованием 2-х измерений.

То, что я пытался

encoding_dim = 32 
input_img = Input(shape=(256,)) 
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img) 
decoded = Dense(256, activation='sigmoid')(encoded) 

# this model maps an input to its reconstruction 
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded) 
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') 
autoencoder.fit(X, X, 
      nb_epoch=50, 
      batch_size=256, 
      shuffle=True) 

Ошибка

KeyError: '[318 327 ...] not in index 

Answer 1

я мог бы решить эту проблему с помощью Numpy массивов вместо панд dataframe.