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kerasの1層LSTMで型エラーが出てしまいます。input_shapeが異なるのだと思うのですが、、

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CanaD

score 13

LSTMでテキスト分類をしたいです。
inputは(レコード数, 単語数)=(2085, 1000)です。
input_shapeが異なるのだと思うのですが、エラーが解消できません。。

# モデル構築
num_classes = 3
batch_size = 32
epochs = 5
max_words = 1000

model = Sequential()
model.add(LSTM(16, return_sequences=False, input_shape=(None, max_words)))

model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

model_fit = model.fit(X_train_mat, Y_train_cat,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=epochs,
                    verbose=1,
                    validation_split=0.1)

エラーログ

Error when checking input: expected lstm_20_input to have 3 dimensions, but got array with shape (2085, 1000)

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回答 1

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Kerasの場合、最初の次元数はバッチ数でないといけません。
すなわち、入力データは(レコード数, 単語数)ではなく、(バッチ数, レコード数, 単語数)でないといけません。
なお、LSTMのinput_shapeはバッチ数は省略するため、このままで問題ないと思います。

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  • 2019/05/04 17:20

    と思ったら、余計な文字が入って回答自体が間際らしくなっていましたね。
    勘違いさせていたのであれば、失礼しました。

    キャンセル

  • 2019/05/04 18:38

    ありがとうございます。
    言葉が足りませんでした。

    ご指摘いただいたとおりinput_shape = (2085, 1000)にしたのですが、
    同じエラーログが出てしまいます。。

    キャンセル

  • 2019/05/04 19:08

    全く違います。

    入力データを3次元配列にすべきところを2次元配列にしている、という点が間違っています。
    その最初の次元には、バッチ数を指定してください。
    モデル自体は間違っていませんので、input_shapeなどを変更する必要はありません。

    キャンセル

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