Как кормить особенности извлеченных кадров видео в LSTM?

Question

Я хочу сделать обнаружение аномалий на основе тысячи видео.Я извлек особенности всех кадров всех видео (используя VGG16).Теперь у меня есть все в нескольких файлах, соответствующих каждому видео.

Когда я загружаю файл с моего диска, я получаю np.ndarray формы (nb_frames, 25088).Компонент 25088 соответствует выводу VGGNet16 при выравнивании (вывод VGG16: 1x7x7x512).

Я хочу кормить кадры LSTM K кадрами K .Однако прошло уже несколько дней с тех пор, как я пытался, но сейчас я в отчаянии и не могу заставить его работать ...

self.model = Sequential()
# LSTM needs 3 dimensional data (nb_samples, timesteps, input_dim)
self.model.add(CuDNNLSTM(32, return_sequences=True, batch_input_shape=(BATCH_SIZE, SIZE_WINDOW, 25088)))
self.model.add(Dropout(0.2))
self.model.add(Dense(1, activation='softmax'))
self.model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer="rmsprop", metrics=['accuracy'])
self.model.summary()

for (X_train, y_train) in self.batch_generator():
    self.model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

А вот мой генератор:

def batch_generator(self):
    # for all feature extracted files
    for video in self.videos:
        # videos[0] contains the path to the file
        # videos[1] contains the target (abnormal or not)
        x_train = np.load(video[0])  # load the video's features from disk

        nb_frames = x_train.shape[0]
        data = x_train.shape[1]

        # I've seen on stackoverflow I have to do that...
        x_train = x_train.reshape(nb_frames, data, 1)

        # The target is defined at video level, not frame level, then the same y is applied for all frame of
        # current video
        y_train = np.array([video[1]] * nb_frames)

        # the output shape (the output *shape* is 2 dimensional according to someone on stackoverflow)
        y_train = y_train.reshape(y_train.shape[0], 1)

        nb_windows = len(x_train) // SIZE_WINDOW

        for window_index in range(0, nb_windows):
            start = window_index * SIZE_WINDOW
            end = (window_index + 1) * SIZE_WINDOW
            yield x_train[start:end], y_train[start:end]

Я получаюошибка:

ValueError: Error when checking input: expected cu_dnnlstm_input 
to have shape (30, 25088) but got array with shape (25088, 1)

30 - это номер кадра, который я хочу обработать в LSTM.

Кроме того, всякий раз, когда я пытаюсь изменить порядок компонентов, я получаю ту же ошибку, нос различными значениями ...

Редактировать : Вот мой код, если я применяю решение первого ответа.Но он дает мне ValueError, не может изменить форму:

        for window_index in range(0, nb_windows):
            start = window_index * SIZE_WINDOW
            end = (window_index + 1) * SIZE_WINDOW

            chunk = np.array(x_train[start:end])
            chunk = chunk.reshape(int(nb_frames / SIZE_WINDOW), SIZE_WINDOW, data)

            yield chunk, y_train[start:end]

Даже если я сделаю это здесь, ошибка останется:

        [...]
        # I've seen on stackoverflow I have to do that...
        # x_train = x_train.reshape(nb_frames, data, 1)
        x_train = x_train.reshape(int(nb_frames / SIZE_WINDOW), SIZE_WINDOW, data)
        [...]

Answer 1

изменить форму:

x_train = x_train[:len(x_train)-(x_train%SIZE_WINDOW)]
x_train = x_train.reshape(int(nb_frames/SIZE_WINDOW), SIZE_WINDOW, data)

извините, мой плохой