Keras：输入层并正确传递输入数据

Question

我正在学习使用 Keras 函数式 API，并且我已经成功地构建和编译了一个模型。但是当我调用model.fit 传递数据X 和标签y 时，出现错误。看来我还是不知道它是如何工作的。

任务是把句子分成6种，代码如下：

X_ = ... # shape: (2787, 100) each row a sentence and each column a feature
y_= ... # shape: (2787,)

word_matrix_weights= ... # code to initiate a lookup matrix for vocabulary embeddings. shape: (9825,300)

deep_inputs = Input(shape=(100,))
embedding = Embedding(9825, 300, input_length=100,
                      weights=[word_matrix_weights], trainable=False)(deep_inputs)
flat = Flatten()(embedding)
hidden = Dense(6, activation="softmax")(flat)

model = Model(inputs=deep_inputs, outputs=hidden)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit(x=X_,y=y_,epochs=100, batch_size=10, verbose=0) #error here

最后一行产生错误：

  File "/home/zz/Programs/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 1555, in fit
    batch_size=batch_size)
  File "/home/zz/Programs/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 1413, in _standardize_user_data
    exception_prefix='target')
  File "/home/zz/Programs/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/engine/training.py", line 154, in _standardize_input_data
    str(array.shape))
ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (None, 6) but got array with shape (2878, 1)

有什么建议吗？

Answer 1

您有一个具有 6 个单元的 Dense 层，最后一层是 softmax 激活。所以它的输出将是(?,6) 的形状，其中这 6 个值中的每一个都表示属于相应类别的概率。由于您使用categorical_crossentropy 作为损失函数，因此标签（即y_）也应该具有相同的形状（即(2787,6)）。您可以使用to_categorical 方法对y_ 进行一次热编码：

from keras.utils import to_categorical

y_ = to_categorical(y_)

这个 one-hot 对标签进行编码，即将 3 转换为 [0,0,0,1,0,0]（假设标签编号从零开始）。

如果您不想一次性对标签进行编码，可以将 loss 参数更改为 'sparse_categorical_crossentropy'。