Как реализовать функцию генератора для одного горячего кодирования - PullRequest
Новая
       13

Как реализовать функцию генератора для одного горячего кодирования

1 голос
/ 05 апреля 2019

Я реализовал функцию генератора, чтобы получить один вектор с горячим кодированием, но генератор фактически выдает ошибки

Я обратился к функции генератора, чтобы получить один вектор с горячим кодированием, потому что последний будет использоваться в качестве входных данных глубокого обучения lstmмодель.Я делаю это, чтобы избежать чрезмерной нагрузки и сбоев памяти при попытке создать одну горячую кодировку для наборов данных очень большого размера.Тем не менее, я не получаю ошибки с функцией генератора.Мне нужна помощь, чтобы выяснить, где я иду не так.

Код до: 

X = np.zeros((len(sequences), seq_length, vocab_size), dtype=np.bool)
y = np.zeros((len(sequences), vocab_size), dtype=np.bool)
for i, sentence in enumerate(sequences):
    for t, word in enumerate(sentence):
        X[i, t, vocab[word]] = 1
    y[i, vocab[next_words[i]]] = 1

Здесь 

sequences = sentences generated from data set
seq_length = length of each sentence(this is constant)
vocab_size = number of unique words in dictionary

My program when run on the large data set produces,

sequences = 44073315
seq_length = 30
vocab_size = 124958

Итак, когда вышеуказанный код используется напрямуюна последних входах он выдает ошибку Белого. 

Traceback (most recent call last):
  File "1.py", line 206, in <module>
    X = np.zeros((len(sequences), seq_length, vocab_size), dtype=np.bool)
MemoryError
(my_env) [rjagannath1@login ~]$

Итак, я попытался создать функцию генератора (для тестирования), как показано ниже - 

def gen(batch_size, no_of_sequences, seq_length, vocab_size):
    bs = batch_size
    ns = no_of_sequences
    X = np.zeros((batch_size, seq_length, vocab_size), dtype=np.bool)
    y = np.zeros((batch_size, vocab_size), dtype=np.bool)
    while(ns > bs):
        for i, sentence in enumerate(sequences):
            for t, word in enumerate(sentence):
                X[i, t, vocab[word]] = 1
            y[i, vocab[next_words[i]]] = 1
        print(X.shape())
        print(y.shape())
        yield(X, y)
        ns = ns - bs 

for item in gen(1000, 44073315, 30, 124958):
    print(item)

Но я получаю следующую ошибку -

File "path_of_file", line 247, in gen
    X[i, t, vocab[word]] = 1

IndexError: index 1000 is out of bounds for axis 0 with size 1000

Какую ошибку я делаю в функции генератора?

1 Ответ

1 голос
/ 05 апреля 2019

Измените в вашем генераторе следующее: 

batch_i = 0
while(ns > bs):
    s = batch_i*batch_size
    e = (batch_i+1)*batch_size
    for i, sentence in enumerate(sequences[s:e]):

Как правило, вы хотите работать с окнами размером batch_size, поэтому вы создаете бегущий фрагмент через sequences, который выглядит как весь ваш набор данных.

Вы также должны увеличить batch_i, поместите это сразу после yield, поэтому добавьте batch_i+=1

...