python - Pandas DataFrame 和 Keras

Question

我正在尝试使用 Keras 在 Python 中执行情绪分析。为此，我需要对文本进行词嵌入。当我尝试将数据拟合到我的模型时出现问题:

model_1 = Sequential()
model_1.add(Embedding(1000,32, input_length = X_train.shape[0]))
model_1.add(Flatten())
model_1.add(Dense(250, activation='relu'))
model_1.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

我的火车数据的形状是

(4834,)

并且是一个Pandas系列对象。当我尝试拟合我的模型并使用其他一些数据对其进行验证时，出现此错误:

model_1.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=2, batch_size=64, verbose=2)

ValueError: Error when checking model input: expected embedding_1_input to have shape (None, 4834) but got array with shape (4834, 1)

如何 reshape 我的数据以使其适合 Keras？我一直在尝试使用 np.reshape，但我无法放置具有该功能的 None 元素。

提前致谢

Answer 1

None 是进入训练的预期行数，因此您无法定义它。 Keras 还需要一个 numpy 数组作为输入，而不是 pandas 数据框。首先使用 df.values 将 df 转换为 numpy 数组，然后执行 np.reshape((-1, 4834))。请注意，您应该使用 np.float32。如果您在 GPU 上训练它，这一点很重要。