Это дублирующий Вопрос, который я разместил ранее сегодня, в другом вопросе я использовал старую версию Keras.Я обновился до Keras 2.0.0 и все еще получаю много ошибок, которые не могу понять самостоятельно, поэтому я пересылаю вопрос в основном дословно.
Я пытаюсь понять, какиспользовать keras для прогнозирования цепочки поставок, и я продолжаю получать ошибки, которые я не могу найти помощь в другом месте.Я пытался сделать похожие уроки;учебник по прогнозированию солнечных пятен, учебник по многомерному загрязнению и т. д., но я до сих пор не понимаю, как работает аргумент input_shape или как организовать мои данные, чтобы они были приняты кератами.
Мой набор данных представляет собой один временной ряд, описывающийколичество продуктов, которые мы продали каждый месяц.Я взял этот единственный временной ряд, 107 месяцев, и превратил его в набор данных из 30 строк по 77 столбцов.Я создал обучающий набор и набор тестов из этого.
из командной строки:
Successfully uninstalled Keras-1.2.0
Successfully installed keras-2.0.0
Python Version: 3.5.4
Вот код и соответствующие ошибки, которые я получаю.
model = Sequential()
model.add(LSTM(input_shape=(77, 1), output_dim = 10))
Traceback
C:\Python35\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in concatenate(tensors, axis)
1219 A tensor.
-> 1220 """
1221 zero = _to_tensor(0., x.dtype.base_dtype)
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'concat_v2'
During handling of the above exception, another exception occurred:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-42-ee393fff874d> in <module>()
1 model = Sequential()
----> 2 model.add(LSTM(input_shape=(77, 1), output_dim = 10))
3 #model.add(Dense(10, activation = 'relu'))
4 #model.add(Dense(1, activation = 'softmax'))
C:\Python35\lib\site-packages\keras\models.py in add(self, layer)
292 '`Sequential.from_config(config)`?')
293 return layer_module.deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
--> 294
295
296 def model_from_yaml(yaml_string, custom_objects=None):
C:\Python35\lib\site-packages\keras\engine\topology.py in create_input_layer(self, batch_input_shape, input_dtype, name)
396
397 # Check ndim.
--> 398 if spec.ndim is not None:
399 if K.ndim(x) != spec.ndim:
400 raise ValueError('Input ' + str(input_index) +
C:\Python35\lib\site-packages\keras\engine\topology.py in __call__(self, x, mask)
541 # Handle automatic shape inference (only useful for Theano).
542 input_shape = _collect_input_shape(inputs)
--> 543
544 # Actually call the layer, collecting output(s), mask(s), and shape(s).
545 output = self.call(inputs, **kwargs)
C:\Python35\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py in build(self, input_shape)
761 constants.append(dp_mask)
762 else:
--> 763 constants.append([K.cast_to_floatx(1.) for _ in range(3)])
764
765 if 0 < self.recurrent_dropout < 1:
C:\Python35\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py in concatenate(tensors, axis)
1220 """
1221 zero = _to_tensor(0., x.dtype.base_dtype)
-> 1222 inf = _to_tensor(np.inf, x.dtype.base_dtype)
1223 x = tf.clip_by_value(x, zero, inf)
1224 return tf.sqrt(x)
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\array_ops.py in concat(values, axis, name)
1041 ops.convert_to_tensor(axis,
1042 name="concat_dim",
-> 1043 dtype=dtypes.int32).get_shape(
1044 ).assert_is_compatible_with(tensor_shape.scalar())
1045 return identity(values[0], name=scope)
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in convert_to_tensor(value, dtype, name, preferred_dtype)
674 name=name,
675 preferred_dtype=preferred_dtype,
--> 676 as_ref=False)
677
678
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py in internal_convert_to_tensor(value, dtype, name, as_ref, preferred_dtype)
739
740 if ret is None:
--> 741 ret = conversion_func(value, dtype=dtype, name=name, as_ref=as_ref)
742
743 if ret is NotImplemented:
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py in _constant_tensor_conversion_function(v, dtype, name, as_ref)
111 as_ref=False):
112 _ = as_ref
--> 113 return constant(v, dtype=dtype, name=name)
114
115
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py in constant(value, dtype, shape, name, verify_shape)
100 tensor_value = attr_value_pb2.AttrValue()
101 tensor_value.tensor.CopyFrom(
--> 102 tensor_util.make_tensor_proto(value, dtype=dtype, shape=shape, verify_shape=verify_shape))
103 dtype_value = attr_value_pb2.AttrValue(type=tensor_value.tensor.dtype)
104 const_tensor = g.create_op(
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py in make_tensor_proto(values, dtype, shape, verify_shape)
372 nparray = np.empty(shape, dtype=np_dt)
373 else:
--> 374 _AssertCompatible(values, dtype)
375 nparray = np.array(values, dtype=np_dt)
376 # check to them.
C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py in _AssertCompatible(values, dtype)
300 else:
301 raise TypeError("Expected %s, got %s of type '%s' instead." %
--> 302 (dtype.name, repr(mismatch), type(mismatch).__name__))
303
304
TypeError: Expected int32, got <tf.Variable 'lstm_7_W_i:0' shape=(1, 10) dtype=float32_ref> of type 'Variable' instead.