Как исправить - «ValueError: Входные массивы должны иметь то же количество выборок, что и целевые массивы. Найдено 8 входных выборок и 33984 целевых выборки». - PullRequest
Новая
       43

Как исправить - «ValueError: Входные массивы должны иметь то же количество выборок, что и целевые массивы. Найдено 8 входных выборок и 33984 целевых выборки».

0 голосов
/ 25 апреля 2019

Я пытаюсь разместить модель RNN поверх моих данных, но она показывает ошибку ввода: ValueError: Входные массивы должны иметь то же количество выборок, что и целевые массивы. Найдено 8 входных образцов и 33984 целевых образца.

Прикрепление скриншота для справки.

https://drive.google.com/open?id=1UjO7yQjD2_52PhTLYAYoZGfQsl1bboSW

https://drive.google.com/open?id=13k2sUvEVYoJGV7bR_dxh25C-sC8Tva0L

def RNN():
inputs = Input(name='inputs',shape=[max_len])
layer = Embedding(max_words,50,input_length=max_len)(inputs)
layer = LSTM(64)(layer)
layer = Dense(256,name='FC1')(layer)
layer = Activation('relu')(layer)
layer = Dropout(0.5)(layer)
layer = Dense(1,name='out_layer')(layer)
layer = Activation('sigmoid')(layer)
model = Model(inputs=inputs,outputs=layer)
return model


model = RNN()
model.summary()

model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=RMSprop(),metrics=['accuracy'])


model.fit(sequences_matrix,y_train,batch_size=128,epochs=10,
      validation_split=0.2,callbacks=  [EarlyStopping(monitor='val_loss',min_delta=0.0001)])

Форма моих данных, которые я пытаюсь вписать в модель прогона: 

X_train.shape = (33984, 8)
y_train.shape = (33984,)
X_test.shape =  (14565, 8)
y_test.shape = (14565,)
...