Ошибка NaN при использовании LSTM Autoencoder - PullRequest
Новая
       28

Ошибка NaN при использовании LSTM Autoencoder

0 голосов
/ 21 июня 2019

Я пытаюсь обучить модель с помощью LSTM Autoencoder, используя Keras, чтобы восстановить входные данные, которые я дал модели, и я получаю ошибку NaN в результате, который я получаю после декодирования части. Вот мой код; 

    # lstm autoencoder recreate sequence
    from numpy import array
    import numpy as np
    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import LSTM
    from keras.layers import Dense
    from keras.layers import RepeatVector
    from keras.layers import TimeDistributed
    from keras.utils import plot_model
    import pandas as pd

    df = pd.read_csv('flight_data.csv',sep=',',header=None)
    data = df.to_numpy()
    print(data.shape)


    # define input sequence
    sequence1 = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
    sequence2 = array([0.2, 0.4, 0.6, 0.4, 1.0, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8])
    # reshape input into [samples, timesteps, features]
    n_in = 100
    data = data[73666:,:]
    sequence = data.reshape((1,100,24))
    print(sequence)
    # define model
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(n_in,24)))
    model.add(RepeatVector(n_in))
    model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True))
    model.add(TimeDistributed(Dense(24)))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    # fit model
    model.fit(sequence, sequence, epochs=300, verbose=0)
    plot_model(model, show_shapes=True, to_file='reconstruct_lstm_autoencoder.png')
    # demonstrate recreation
    yhat = model.predict(sequence, verbose=0)

    print(yhat)

Я получил вывод как; 

[[[9.46687355e+14 1.00000000e+01 4.42748822e+08 ... 0.00000000e+00
   0.00000000e+00 0.00000000e+00]
  [9.46687355e+14 1.00000000e+01 4.42748822e+08 ... 0.00000000e+00
   0.00000000e+00 0.00000000e+00]
  [9.46687355e+14 1.00000000e+01 4.42748823e+08 ... 0.00000000e+00
   0.00000000e+00 0.00000000e+00]
  ...
  [9.46687359e+14 1.00000000e+01 4.42748824e+08 ... 0.00000000e+00
   0.00000000e+00 0.00000000e+00]
  [9.46687359e+14 1.00000000e+01 4.42748824e+08 ... 0.00000000e+00
   0.00000000e+00 0.00000000e+00]
  [9.46687359e+14 1.00000000e+01 4.42748825e+08 ... 0.00000000e+00
   0.00000000e+00 0.00000000e+00]]]

[[[nan nan nan ... nan nan nan]
  [nan nan nan ... nan nan nan]
  [nan nan nan ... nan nan nan]
  ...
  [nan nan nan ... nan nan nan]
  [nan nan nan ... nan nan nan]
  [nan nan nan ... nan nan nan]]]

Какая часть может вызвать проблемы? Что мне делать?

1 Ответ

0 голосов
/ 22 июня 2019

Похоже, у вас есть взрывные градиенты, которые LSTM имеет тенденцию создавать.Обрезка градиентов может решить эту проблему, попробуйте установить clipnorm равным 1. 

ADAM = keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False, clipnorm=1.)
model.compile(optimizer=ADAM, loss='mse')
...