ValueError: установка элемента массива с последовательностью. На Keras model.fit - PullRequest
3 голосов
/ 13 апреля 2019

Я получаю «ValueError: установка элемента массива с последовательностью» на keras model.fit

model.fit(X_tr, np.array(y_tr), batch_size=32, epochs=5, validation_split=0.1, verbose=1)



X_tr
Out[22]:
array([[4256, 1244, 4475, ..., 8766, 8766, 8766],
       [5443, 3401, 4709, ..., 8766, 8766, 8766],
       [3829,  543,  681, ..., 8766, 8766, 8766],
       ...,
       [2185, 7510, 8004, ..., 8766, 8766, 8766],
       [7562, 5842, 4742, ..., 8766, 8766, 8766],
       [2449, 6217, 2310, ..., 8766, 8766, 8766]], dtype=int32)

X_tr.shape
(2699, 75)

np.array(y_tr)
Out[37]:
array([array([[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0.],
   [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.,
    0.],
   ...,
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.,
    0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.,
    0.],
   [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0.,
    0.]], dtype=float32)], dtype=object)

np.array(y_tr).shape
(2699,)

Я так растерялся, кто-нибудь сможет мне помочь? Заранее спасибо!

Если вам нужен код: https://github.com/sunsuntianyi/question/blob/master/LSTM.ipynb

1 Ответ

2 голосов
/ 13 апреля 2019

Ошибка определенно происходит из-за того, что вы передаете массив объектов в качестве вашей прогнозной переменной. Ваш y_tr должен быть в форме (2699,17), насколько я могу судить по вашему фрагменту. Возможно, некоторые из ваших строк в y_tr не 17 длинные или, возможно, вы специально использовали массив объектов для генерации данных. Если последнее, вы можете попытаться преобразовать его обратно так:

y_tr = np.asarray([np.asarray(row, dtype=float) for row in y_tr], dtype=float)

Замените float любым типом, который соответствует вашим потребностям. Это должно привести к ошибке, если строки имеют разный размер.

...