Предсказать один образец после трининга LSTM - PullRequest
Новая
       54

Предсказать один образец после трининга LSTM

0 голосов
/ 15 марта 2020

Это мои данные сети: 

model = Sequential()
model.add(Embedding(output_dim = 32, 
                    input_dim = 4000, 
                    input_length = 60))
model.add(Dropout(dropout))

# using BLSTM (this will be better than LSTM, Avg acc is around 0.85
model.add(Bidirectional(LSTM(lstm_dim)))
model.add(Dropout(dropout))

# using LSTM, Avg acc is around 0.84
# model.add(LSTM(lstm_dim))
# model.add(Dropout(dropout))

model.add(Dense(units = 256, activation = 'relu'))
model.add(Dropout(dropout))

model.add(Dense(units = 1, activation = 'sigmoid'))
print(model.summary())

Я обучил модель и оценил, но я хочу предсказать только одну выборку. Я пытался использовать 

one  = np.array(x_test_data[2]).reshape(1, -1)
y = model.predict(one)

, но он дает мне следующую ошибку: ValueError: Ошибка при проверке ввода: ожидалось, что embedding_1_input будет иметь форму (60,), но получил массив с формой (1,)

Я пытался использовать: 

y = model.predict(x_test_data[2])

и выдает мне эту ошибку: AttributeError: у объекта 'str' нет атрибута 'ndim'

Я также пытался это сделать: 

y = model.predict_classes(x_test_data[2])

но это также дает мне ту же ошибку: AttributeError: у объекта 'str' нет атрибута 'ndim'

Любое предложение, пожалуйста?

...