我尝试构建一个具有一层的 CNN，但我遇到了一些问题。 确实，编译器告诉我
ValueError: Error when checking model input: expected conv1d_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (569, 30)
这是代码
import numpy
from keras.models import Sequential
from keras.layers.convolutional import Conv1D
numpy.random.seed(7)
datasetTraining = numpy.loadtxt("CancerAdapter.csv",delimiter=",")
X = datasetTraining[:,1:31]
Y = datasetTraining[:,0]
datasetTesting = numpy.loadtxt("CancereEvaluation.csv",delimiter=",")
X_test = datasetTraining[:,1:31]
Y_test = datasetTraining[:,0]
model = Sequential()
model.add(Conv1D(2,2,activation='relu',input_shape=X.shape))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, Y, epochs=150, batch_size=5)
scores = model.evaluate(X_test, Y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
最佳答案
td; lr 你需要 reshape 你的数据以使 Conv1d 具有 spatial 维度才能有意义:
X = np.expand_dims(X, axis=2) # reshape (569, 30) to (569, 30, 1)
# now input can be set as
model.add(Conv1D(2,2,activation='relu',input_shape=(30, 1))
基本上 reshape 了如下所示的数据集:
features
.8, .1, .3
.2, .4, .6
.7, .2, .1
收件人:
[[.8
.1
.3],
[.2,
.4,
.6
],
[.7,
.2,
.1]]
说明和例子
通常卷积在空间维度上起作用。内核在产生张量的维度上“卷积”。在 Conv1D 的情况下，内核通过每个示例的“步骤”维度传递。
您将看到 NLP 中使用的 Conv1D，其中 steps 是句子中的多个单词(填充到某个固定的最大长度)。单词将被编码为长度为 4 的向量。
这是一个例句:
jack .1 .3 -.52 |
is .05 .8, -.7 |<--- kernel is `convolving` along this dimension.
a .5 .31 -.2 |
boy .5 .8 -.4 \|/
以及在这种情况下我们将输入设置为 conv 的方式:
maxlen = 4
input_dim = 3
model.add(Conv1D(2,2,activation='relu',input_shape=(maxlen, input_dim))
在您的情况下，您会将要素视为空间维度，每个要素的长度为 1。(见下文)
这将是您数据集中的一个示例
att1 .04 |
att2 .05 | < -- kernel convolving along this dimension
att3 .1 | notice the features have length 1. each
att4 .5 \|/ example have these 4 featues.
我们将 Conv1D 示例设置为:
maxlen = num_features = 4 # this would be 30 in your case
input_dim = 1 # since this is the length of _each_ feature (as shown above)
model.add(Conv1D(2,2,activation='relu',input_shape=(maxlen, input_dim))
如您所见，您的数据集必须重新调整为 (569, 30, 1) 使用:
X = np.expand_dims(X, axis=2) # reshape (569, 30, 1)
# now input can be set as
model.add(Conv1D(2,2,activation='relu',input_shape=(30, 1))
这是一个可以运行的完整示例(我将使用 Functional API)
from keras.models import Model
from keras.layers import Conv1D, Dense, MaxPool1D, Flatten, Input
import numpy as np
inp = Input(shape=(5, 1))
conv = Conv1D(filters=2, kernel_size=2)(inp)
pool = MaxPool1D(pool_size=2)(conv)
flat = Flatten()(pool)
dense = Dense(1)(flat)
model = Model(inp, dense)
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
print(model.summary())
# get some data
X = np.expand_dims(np.random.randn(10, 5), axis=2)
y = np.random.randn(10, 1)
# fit model
model.fit(X, y)
关于python - conv1D 中的形状尺寸，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43396572/
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