Понимание ошибки Keras: ошибка типа: значение, переданное параметру shape, имеет тип данных float32, которого нет в списке допустимых значений: int32, int64 - PullRequest
Новая
       7

Понимание ошибки Keras: ошибка типа: значение, переданное параметру shape, имеет тип данных float32, которого нет в списке допустимых значений: int32, int64

1 голос
/ 18 марта 2020

Итак, у меня есть эта строка кода: 

history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(X_val, y_val))

, которая выдает эту ошибку: 

File "CNN.py", line 125, in model
    history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, verbose=1, validation_data=(X_val, y_val))
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 952, in fit
    batch_size=batch_size)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 677, in _standardize_user_data
    self._set_inputs(x)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 589, in _set_inputs
    self.build(input_shape=(None,) + inputs.shape[1:])
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\engine\sequential.py", line 221, in build
    x = layer(x)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 431, in __call__
    self.build(unpack_singleton(input_shapes))
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\layers\core.py", line 866, in build
    constraint=self.kernel_constraint)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 249, in add_weight
    weight = K.variable(initializer(shape),
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\initializers.py", line 218, in __call__
    dtype=dtype, seed=self.seed)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 4139, in random_uniform
    dtype=dtype, seed=seed)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\random_ops.py", line 245, in random_uniform
    rnd = gen_random_ops.random_uniform(shape, dtype, seed=seed1, seed2=seed2)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\tensorflow_core\python\ops\gen_random_ops.py", line 822, in random_uniform
    name=name)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\op_def_library.py", line 632, in _apply_op_helper
    param_name=input_name)
  File "C:\Users\Boche\AppData\Local\conda\conda\envs\ExerFloorTracking\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\op_def_library.py", line 61, in _SatisfiesTypeConstraint
    ", ".join(dtypes.as_dtype(x).name for x in allowed_list)))
TypeError: Value passed to parameter 'shape' has DataType float32 not in list of allowed values: int32, int64

формы и типы для данных обучения и проверки: 

X training:
(28581, 46, 62, 1)
int32
y training:
(28581, 8)
int32
X validation:
(13720, 46, 62, 1)
int32
y validation:
(13720, 8)

размер партии установлен на 100, а эпохи - на 20. Я не понимаю, почему появляется ошибка. Все значения, которые должны быть целыми числами, являются целыми числами. Я также не понимаю, что здесь подразумевается под параметром «форма». Если вы не видите, что не так в коде, я был бы признателен, если бы вы могли объяснить эту ошибку и что мне ее вызвало.

Редактировать: я забыл добавить строку кода, о которой я говорю , Я сейчас добавил это в пост. Это первая строка кода, которую вы видите в посте.

1 Ответ

0 голосов
/ 18 марта 2020

Итак, я решил проблему. Это пришло из другой строки кода. Это были строки в моем коде, которые были до примерки: 

model.add(Dense(num_neurons, activation= cnn_params["activation_output"]))
model.add(Dense(cnn_params["final_dense"]["number_neurons"], activation= cnn_params["activation_output"]))

#COMPILING MODEL
model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=learning_rate), metrics=['accuracy', 'categorical_accuracy'])

В первой строке вы видите параметр num_neurons. Я рассчитал этот параметр с помощью функции. Результатом этой функции был поплавок. Приведение его к целому числу, как это: 

model.add(Dense(int(num_neurons), activation= cnn_params["activation_output"]))

решает проблему.

...