1
Я пытаюсь понять, как работают RNN LSTM и как они могут быть реализованы в Keras, чтобы иметь возможность решить проблему с двоичной классификацией. Мой код и набор данных, которые я использую, видны ниже. Когда я компилирую код, я получаю сообщение об ошибке TypeError: __init__() got multiple values for keyword argument 'input_dim', может ли кто-нибудь помочь?Реализация LSTM в keras Использование определенного набора данных
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers import Dense
from sklearn.cross_validation import train_test_split
import numpy
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # data normalization
seed = 7
numpy.random.seed(seed)
dataset = numpy.loadtxt("sorted output.csv", delimiter=",")
X = dataset[:,0:4]
scaler = StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) #data normalization
X = scaler.fit_transform(X) #data normalization
Y = dataset[:4]
# split into 67% for train and 33% for test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=seed)
# create model
model = Sequential()
model.add(Embedding(12,input_dim=4,init='uniform',activation='relu'))
model.add(Dense(4, init='uniform', activation='relu'))
model.add(LSTM(100))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
# Compile model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Fit the model
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test,y_test), nb_epoch=150, batch_size=10)
Это не имеет никакого отношения к нейронным сетям, анано или кера. единственная проблема заключается в том, что 'numpy.loadtxt (" sorted output.csv ", delimiter =", ")' не может найти файл 'sorted output.csv'. вы уверены, что он существует в каталоге, из которого вы запускаете приложение? также попробуйте абсолютный путь, и если это не поможет удалить пробелы в имени файла. Я только верю, что ваш «но набор данных, который я пытаюсь импортировать, существует», если у вас есть код python, подтверждающий, что этот файл существует до вызова функции numpy ... – example
Я уверен, что мой набор данных находится в рабочем каталоге, поскольку Я пытаюсь использовать другой NN (не повторяющийся) в том же наборе данных, который работает очень хорошо. Таким образом, единственный вариант заключается в том, что моя сеть RNN реализована неправильно. – Adriano10
Ваш NN никогда не видит имя файла. Таким образом, он никогда не приведет к предоставленной ошибке. Как правило, вы получаете стек, когда ошибка возникает в python. Используйте его, чтобы выяснить, где произошла ошибка, и предоставить нам линию, в которой она была. – example