我如何知道我的输入数据到我的 keras RNN 的正确格式?

How do I know the correct format for my input data into my keras RNN?

我正在尝试按照 here 所述构建一个 Elman 简单 RNN。

我使用 Keras 构建了我的模型,如下所示:

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.SimpleRNN(7,activation =None,use_bias=True,input_shape=
                             [x_train.shape[0],x_train.shape[1]]))
model.add(keras.layers.Dense(7,activation = tf.nn.sigmoid))

model.summary()
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
simple_rnn_2 (SimpleRNN)     (None, 7)                 105       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 7)                 56        
=================================================================
Total params: 161
Trainable params: 161
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

我的训练数据目前的形状是 (15000, 7, 7)。也就是说,15000 个长度为 7 的热编码实例,对七个字母之一进行编码。例如 [0,0,0,1,0,0,0],[0,0,0,0,1,0,0] 等等。

数据的标签格式相同,因为每个字母预测序列中的下一个字母,即 [0,1,0,0,0,0,0] 具有标签 [0,0,1,0,0,0,0].

因此,训练数据 (x_train) 和训练标签 (y_train) 的形状都是 (15000,7,7)

我的验证数据 x_val 和 y_val 的形状是 (10000,7,7)。即相同的形状只是实例更少。

所以当我 运行 我的模型时:

history = model.fit(x_train,
         y_train,
         epochs = 40,
         batch_size=512,
         validation_data = (x_val,y_val))

我收到错误:

ValueError: Error when checking input: expected simple_rnn_7_input to have shape (15000, 7) but got array with shape (7, 7)

很明显,我的输入数据格式不正确,无法输入到 Keras RNN,但我想不出如何为它提供正确的输入。

谁能告诉我解决方案?

  1. SimpleRNN 层期望输入维度 (seq_length, input_dim),在您的情况下为 (7,7)。
  2. 此外,如果你想在每个时间步输出,你需要使用return_sequence=True,默认情况下是false。这样你就可以比较时间步长的输出。

所以模型架构将是这样的:

model.add(keras.layers.SimpleRNN(7, activation='tanh', 
                       return_sequences=True, 
                        input_shape=[7,7]))
model.add(keras.layers.Dense(7))
model.summary()

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
simple_rnn_12 (SimpleRNN)    (None, 7, 7)              105       
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 7, 7)              56        
=================================================================
Total params: 161
Trainable params: 161
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

现在在训练时,它需要数据 input and output 的 dims (num_samples, seq_length, input_dims),即两者的 (15000, 7, 7)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')# define any loss, you want
model.fit(x_train, y_train, epochs=2)