Как я могу использовать различную длину входных и выходных данных в MLP, используя Keras или Tensorflow? - PullRequest
Новая
       14

Как я могу использовать различную длину входных и выходных данных в MLP, используя Keras или Tensorflow?

0 голосов
/ 22 марта 2019

Интересно, как я могу ввести различную длину данных в многослойный персептрон и получить различную длину выходных данных. Давайте предположим, что я хочу подгонять данные отдельно (не в пакетном режиме), как показано ниже. Есть ли у вас какие-либо идеи? 

model = Sequential()
model.add(Dense(units=len(input_sentence), activation='relu', input_dim=1))
model.add(Dense(units=len(output_sentence), activation='softmax'))

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(input_sentence, output_sentence, epochs=10)

input_sentence: 

['1','2','3','4']

output_sentence: 

['15','21','32','45']

input_sentence: 

['2','3','4']

output_sentence: 

['125','221','32','454','32','11']
...