Я делаю задачу классификации мультикласса NUM_Labels (= 29) различных целевых переменных для текстовых данных, используя вставку слова Glove с. Для этого я построил простую модель ниже.
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 12
EMBEDDING_DIM = 100
VALIDATION_SPLIT = 0.2
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 10
NUM_LABELS = len(set(dataset['Label']))
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, EMBEDDING_DIM, input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH))
model.add(GRU(units=32))
model.add(Dense(NUM_LABELS, activation = 'softmax'))
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
r = model.fit(x = sentences,
y=targets,
batch_size=BATCH_SIZE,
epochs=EPOCHS,
validation_split=VALIDATION_SPLIT
)
Однако я все еще получаю сообщение об ошибке:
ValueError: Error when checking input: expected embedding_5_input to have shape (12,) but got array with shape (1,)
Я смотрел на несколько похожих страниц , но они все еще не говорят мне, что я делаю неправильно. Кто мог бы помочь мне здесь?
Заранее спасибо!