Модель Train Keras LSTM с переменным количеством функций - PullRequest
0 голосов
/ 25 июня 2018

Я тренирую автоматический кодер seq-to-seq в Керасе, и мой ввод (num_examples, time_step, num_features).Проблема в том, что num_features не одинаков для всех примеров, и, кроме того, в будущем я получу дополнительные примеры с неизвестным размером num_feature.

Мой код до сих пор:

    # model architecture
    inputs = Input(shape=data.shape[1:])

    encoded1 = LSTM(32, return_sequences=True)(inputs)
    encoded2 = LSTM(32)(encoded1)

    latent_space = Dense(encoding_size)(encoded2)

    decoded1 = RepeatVector(1)(latent_space)
    decoded2 = LSTM(encoding_size, return_sequences=True)(decoded1)

    sequence_autoencoder = Model(inputs, decoded2)

Я пробовал: inputs = Input(shape=(1, None)), но выдает ошибку.Любые идеи о том, как я мог бы подойти к этому?

1 Ответ

0 голосов
/ 25 июня 2018

При использовании lstm можно изменять размер входных данных, задав None для временного шага в форме ввода.

inputs = Input(shape=(BATCH_SIZE,None,channels))

Таким образом, вы можете передавать входные данные переменного размера в LSTM.

...