Функциональный API-интерфейс Keras: передача списков переменной длины во встраиваемые слои - PullRequest
Новая
       67

Функциональный API-интерфейс Keras: передача списков переменной длины во встраиваемые слои

1 голос
/ 23 февраля 2020

В настоящее время я использую функциональный API Keras для создания нейронного net, который принимает смесь числовых и категориальных функций. Причудой здесь является то, что в каждой обучающей выборке может быть несколько экземпляров категориальной переменной.

Следовательно, выборка кадра данных может выглядеть следующим образом: 

        sessions_sum      sessions_duration      cat_var_list     score
0          -0.554354                    100            [0, 1]       1.0
1          -0.553925                    200         [0, 2, 4]       1.0
2          -0.548787                    100            [3, 4]       0.0
3          -0.554354                    100               [5]       0.0
4          -0.553069                    100            [2, 5]       1.0

Столбец cat_var_list содержит список категориальных переменных с кодовой меткой, представленных для этого обучающего образца. Я хотел бы создать слой для встраивания, который берет список категориальных индексов, встраивает их по отдельности и усредняет вложения, прежде чем объединять их с плотным слоем.

Вот код незавершенного производства, который преобразует данные в numpy массивы и передает их в модель. 

# Prep data
x_train_numerics = modelDf[['sessions_sum', 'sessions_duration']].values
x_train_cats = modelDf['cat_var_list'].values
y_train = model['score'].values

# Begin model constructio 
numerics = keras.layers.Input(shape=[input_size])
layer_1 = keras.layers.Dense(64, activation='relu', name='layer1')(numerics)

cat_list = keras.layers.Input(shape=(None,), name = "subjectgroup_indices", dtype='int32')
embeddings = keras.layers.Embedding(input_dim=4, output_dim=10, input_length=None)(cat_list)
embeddings_avg = keras.layers.Lambda(lambda x: keras.backend.mean(x, axis=1))(embeddings)

hybrid_layer = keras.layers.Concatenate()([layer_1, embeddings_avg])
output_layer = keras.layers.Dense(1, kernel_initializer='lecun_uniform',
                                  name='output_layer')(hybrid_layer)
model = keras.models.Model(inputs=[numerics, cat_list], outputs=output_layer)
model.compile('adam', 'mean_absolute_error')
model.fit([x_train_numerics, x_train_cats], y_train, epochs=6, batch_size=200, validation_split=0.2)

, которая выдает мне следующую ошибку при запуске Подходящий метод: 

Traceback (most recent call last):
  File "/anaconda3/envs/recommendations/lib/python3.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3319, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-63-377ace5b4cf7>", line 1, in <module>
    model.fit([x_train_numerics, x_train_sgs], y_train, epochs=6, batch_size=200, validation_split=0.2)
  File "/anaconda3/envs/recommendations/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py", line 1239, in fit
    validation_freq=validation_freq)
  File "/anaconda3/envs/recommendations/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training_arrays.py", line 196, in fit_loop
    outs = fit_function(ins_batch)
  File "/anaconda3/envs/recommendations/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/backend.py", line 3277, in __call__
    dtype=tensor_type.as_numpy_dtype))
  File "/anaconda3/envs/recommendations/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/numeric.py", line 538, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: setting an array element with a sequence.

Я попытался установить форму ввода категориального списка равной None, как было предложено первым ответом на этот вопрос, но безрезультатно. Любая помощь будет оценена. Спасибо!

...