Keras Conv1D шаги параметр

Question

Я строю естественную сеть, и я не понимаю входные размеры Conv1D. Параметры: пакет, шаги, каналы, и я использую to_categorical, поэтому мои данные соответствуют этой форме ввода. Я просто не уверен, что использую правильный ввод. В настоящее время это пакет, функции, массив to_categorical. Это правильно?

Answer 1

Приведенный ниже пример кода должен, как мы надеемся, прояснить, как использовать Conv1D, и значение измерений. Напомним, что в Keras обычно размер партии / образца не указывается при определении модели. Он выводится автоматически из фактических входных данных. Вот почему вы не видите «num_samples», используемых до тех пор, пока не будут определены x_train и y_train. Надеюсь, это поможет.

import tensorflow as tf
import numpy as np

num_output_units = 4
num_time_steps = 10
num_features = 6
num_samples = 20

myInput = tf.keras.layers.Input(shape=(num_time_steps, num_features))
x = tf.keras.layers.Conv1D(num_output_units, kernel_size=3, padding='same')(myInput)
final_output = tf.keras.layers.Dense(1)(x)

myModel = tf.keras.Model(inputs=myInput, outputs=final_output)

# display the model architecture
print(myModel.summary())

# Input data
x_train = np.random.random((num_samples, num_time_steps, num_features))

# Target/label data
y_train = np.random.random((num_samples, num_time_steps, 1))

myModel.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse')

# train the model
myModel.fit(x_train, y_train, epochs=2)

myModel.predict(x_train)