Я получаю ValueError: Нет данных для "lstm__input". Нужны данные для каждого ключа в: ['lstm__input'] при выполнении lime :: объяснение
У меня последняя версия Lime, и я просмотрел все связанные темы по моей проблеме. У меня есть регрессионная сеть LSTM, и у меня нет проблем с ее обучением и прогнозированием ценностей.
Кроме того, у меня нет проблем с прогнозированием значений с помощью lime:
class(model)
%keras.engine.sequential.Sequential
model_type.keras.engine.sequential.Sequential <- function(x, ...) {
"regression"}
predict_model.keras.engine.sequential.Sequential <- function (x, newdata, type, ...) {
pred <- predict(object = x, x = newdata)
data.frame (pred) }
predict_model(x = model, newdata = (testX_Matrix), type = 'raw')
explainer <- lime::lime (
x = trainX,
model = model,
bin_continuous = FALSE)
До этого момента все работало нормально. Когда я пытаюсь запустить следующие строки:
explanation <- lime::explain (
testX,
explainer = explainer,
n_features = 4)
Я получаю сообщение об ошибке:
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
ValueError: No data provided for "lstm_8_input". Need data for each key in: ['lstm_8_input']
Detailed traceback:
File "C:\Soft\anaconda\envs\R-TENS~1\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1147, in predict
x, _, _ = self._standardize_user_data(x)
File "C:\Soft\anaconda\envs\R-TENS~1\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 749, in _standardize_user_data
exception_prefix='input')
File "C:\Soft\anaconda\envs\R-TENS~1\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 77, in standardize_input_data
'for each key in: ' + str(names))
Полагаю, главная проблема заключается в том, что моему NN требуется только 3-мерная матрица (то же, что я использовал в predict_model
), но lime не работает с объектами класса ' массив "," двойной "," числовой ", поэтому я не могу его использовать.
Кто-нибудь сталкивался с такой проблемой? Как я могу это исправить?