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我正在尝试训练 LSTM 来对各种长度的序列进行分类。我想得到这个模型的权重,所以我可以在模型的有状态版本中使用它们。训练前,体重正常。此外,训练似乎运行成功,错误逐渐减少。但是,当我将掩码值从 -10
更改为 np.Nan
时,mod.get_weights()
开始返回 NaN 数组
s 并且验证错误突然下降到接近于零的值。为什么会发生这种情况?
from keras import models
from keras.layers import Dense, Masking, LSTM
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.losses import categorical_crossentropy
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def gen_noise(noise_len, mag):
return np.random.uniform(size=noise_len) * mag
def gen_sin(t_val, freq):
return 2 * np.sin(2 * np.pi * t_val * freq)
def train_rnn(x_train, y_train, max_len, mask, number_of_categories):
epochs = 3
batch_size = 100
# three hidden layers of 256 each
vec_dims = 1
hidden_units = 256
in_shape = (max_len, vec_dims)
model = models.Sequential()
model.add(Masking(mask, name="in_layer", input_shape=in_shape,))
model.add(LSTM(hidden_units, return_sequences=False))
model.add(Dense(number_of_categories, input_shape=(number_of_categories,),
activation='softmax', name='output'))
model.compile(loss=categorical_crossentropy, optimizer=RMSprop())
model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs,
validation_split=0.05)
return model
def gen_sig_cls_pair(freqs, t_stops, num_examples, noise_magnitude, mask, dt=0.01):
x = []
y = []
num_cat = len(freqs)
max_t = int(np.max(t_stops) / dt)
for f_i, f in enumerate(freqs):
for t_stop in t_stops:
t_range = np.arange(0, t_stop, dt)
t_len = t_range.size
for _ in range(num_examples):
sig = gen_sin(f, t_range) + gen_noise(t_len, noise_magnitude)
x.append(sig)
one_hot = np.zeros(num_cat, dtype=np.bool)
one_hot[f_i] = 1
y.append(one_hot)
pad_kwargs = dict(padding='post', maxlen=max_t, value=mask, dtype=np.float32)
return pad_sequences(x, **pad_kwargs), np.array(y)
if __name__ == '__main__':
noise_mag = 0.01
mask_val = -10
frequencies = (5, 7, 10)
signal_lengths = (0.8, 0.9, 1)
dt_val = 0.01
x_in, y_in = gen_sig_cls_pair(frequencies, signal_lengths, 50, noise_mag, mask_val)
mod = train_rnn(x_in[:, :, None], y_in, int(np.max(signal_lengths) / dt_val), mask_val, len(frequencies))
即使我将网络架构更改为 return_sequences=True
并用 TimeDistributed
包装 Dense
层,也不会删除 LSTM层。
最佳答案
我遇到了同样的问题。在你的情况下,我可以看到它可能有所不同,但有人可能有同样的问题并从谷歌来到这里。所以在我的例子中,我将 sample_weight 参数传递给 fit() 方法,当样本权重中包含一些零时,get_weights() 返回一个包含 NaN 的数组。当我省略 sample_weight=0 的样本时(如果 sample_weight=0 它们就没用了),它开始工作了。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!