Неверный аргумент: индексы [0,0] = -4 отсутствует в [0, 40405) - PullRequest
Новая
       10

Неверный аргумент: индексы [0,0] = -4 отсутствует в [0, 40405)

2 голосов
/ 05 марта 2020

У меня есть модель, которая работала над некоторыми данными. Я добавил некоторые данные токенизированных слов в наборе данных (несколько урезанные для краткости): 

vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
comment_texts = df.comment_text.values

tokenizer = Tokenizer(num_words=num_words)

tokenizer.fit_on_texts(comment_texts)
comment_seq = tokenizer.texts_to_sequences(comment_texts)
maxtrainlen = max_length(comment_seq)
comment_train = pad_sequences(comment_seq, maxlen=maxtrainlen, padding='post')
vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1

df.comment_text = comment_train

x = df.drop('label', 1) # the thing I'm training

labels = df['label'].values  # Also known as Y

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
    x, labels, test_size=0.2, random_state=1337)        

n_cols = x_train.shape[1]

embedding_dim = 100  # TODO: why?

model = Sequential([
            Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_shape=(n_cols,)),
            LSTM(32),
            Dense(32, activation='relu'),
            Dense(512, activation='relu'),
            Dense(12, activation='softmax'),  # for an unknown type, we don't account for that while training
        ])
model.summary()

model.compile(optimizer='rmsprop',
                      loss='categorical_crossentropy',
                      metrics=['acc'])

# convert the y_train to a one hot encoded variable
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(labels)  # fit on all the labels
encoded_Y = encoder.transform(y_train)  # encode on y_train
one_hot_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)

model.fit(x_train, one_hot_y, epochs=10, batch_size=16)

Теперь я получаю эту ошибку: 

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
embedding (Embedding)        (None, 12, 100)           4040500   
_________________________________________________________________
lstm (LSTM)                  (None, 32)                17024     
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 32)                1056      
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 512)               16896     
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 12)                6156      
=================================================================
Total params: 4,081,632
Trainable params: 4,081,632
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Train on 4702 samples
Epoch 1/10
2020-03-04 22:37:59.499238: W tensorflow/core/common_runtime/base_collective_executor.cc:217] BaseCollectiveExecutor::StartAbort Invalid argument: indices[0,0] = -4 is not in [0, 40405)

Я думаю, что это должно произойти из моего столбца comment_text, поскольку это единственное, что я добавил.

Вот как выглядит comment_text до того, как я произвожу замену: before

И вот после : after

Мой полный код (до того, как я внес изменение) находится здесь: https://colab.research.google.com/drive/1y8Lhxa_DROZg0at3VR98fi5WCcunUhyc#scrollTo = hpEoqR4ne9TO

1 Ответ

1 голос
/ 05 марта 2020

Вы должны тренироваться с comment_train, а не с x, который принимает все, что находится в неизвестном df.

embedding_dim=100 свободен в выборе. Это как количество юнитов в скрытом слое. Вы можете настроить этот параметр, чтобы найти, какой лучше для вашей модели, а также вы можете настроить количество единиц в скрытых слоях.

В вашем случае вам понадобится модель с двумя или более входами:

  • Один вход для комментариев, проходящий через встраивание и обработку текста
  • Еще один вход для остальных данных, проходящий, вероятно, через стандартный netork.

В какой-то момент вы объедините эти две ветви и продолжите работу.

Эта ссылка содержит хороший учебник о функциональных моделях API и показывает модель, которая имеет два текстовых ввода и дополнительный ввод: https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional

...