Я строю сеть автоэнкодеров для нахождения выбросов в тексте.
Сначала я создал массив пустышек, в котором мой ввод представлен в виде текстов ascii, но я не могу их вернуть.
Мой ввод выглядит следующим образом:
fab_shadow_black.9.png
fab_shadow_dark.9.png
fab_shadow_light.9.png
fastscroller_handle_normal.xml
fastscroller_handle_pressed.xml
folder_fab.png
ic_account_circle_grey_24dp.xml
ic_action_cancel_light.png
Весь мой код выглядит следующим образом:
import sys
from keras import Input, Model
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense
import numpy as np
from pprint import pprint
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
with open('/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/drawables.txt', 'r') as arquivo:
dados = arquivo.read().splitlines()
def tamanho_maior_elemento(lista):
maior = 0
for elemento in lista:
tamanho_elemento = len(elemento)
if tamanho_elemento > maior:
maior = tamanho_elemento
return maior
def texto_para_ascii(lista, tamanho_maior_elemento):
lista_ascii = list()
for elemento in lista:
elemento_ascii_lista = list()
elemento_com_zeros = elemento.ljust(tamanho_maior_elemento, "0")
for caractere in elemento_com_zeros:
elemento_ascii_lista.append(ord(caractere))
lista_ascii.append(elemento_ascii_lista)
return lista_ascii
def ascii_para_texto(lista):
lista_ascii = list()
for elemento in lista:
elemento_ascii_lista = list()
for caractere in elemento:
elemento_ascii_lista.append(chr(caractere))
elemento_ascii_string = "".join(elemento_ascii_lista)
lista_ascii.append(elemento_ascii_string)
return lista_ascii
tamanho_maior_elemento = tamanho_maior_elemento(dados)
tamanho_lista = len(dados)
dados_ascii = texto_para_ascii(dados, tamanho_maior_elemento)
np_dados_ascii = np.array(dados_ascii)
tamanho_comprimido = int(tamanho/5)
dados_input = Input(shape=(tamanho_maior_elemento,))
hidden = Dense(tamanho_comprimido, activation='relu')(dados_input)
output = Dense(tamanho_maior_elemento, activation='relu')(hidden)
resultado = Dense(tamanho_maior_elemento, activation='sigmoid')(output)
autoencoder = Model(input=dados_input, output=resultado)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')
history = autoencoder.fit(np_dados_ascii, np_dados_ascii, epochs=10)
plt.plot(history.history["loss"])
plt.ylabel("Loss")
plt.xlabel("Epoch")
plt.show()
saida_predict = autoencoder.predict(np_dados_ascii)
saida_lista = saida_predict.tolist()
pprint(saida_predict)
pprint(saida_lista)
Мой ввод представляет собой пустой массив, каждая строка которого представлена в виде числа ascii, дополненного нулями справа..
Проблема в том, что вывод команды предиката - это множество значений от нуля до единицы, которые я не могу преобразовать обратно в текст.
array([[1. , 0.9999999 , 1. , ..., 1. , 1. ,
1. ],
[0.99992466, 1. , 1. , ..., 1. , 1. ,
1. ],
[1. , 0.99999994, 1. , ..., 1. , 1. ,
1. ],
...,
[0.9999998 , 0.9999999 , 1. , ..., 1. , 1. ,
0.9999999 ],
[1. , 0.9999998 , 1. , ..., 1. , 1. ,
1. ],
[0.9999999 , 0.99999994, 1. , ..., 1. , 1. ,
1. ]], dtype=float32)
Я должен получить массив, содержащийчисла ascii так же, как я положил во вход, что я делаю не так?