float型のndarrayのreshapeをしてcsvに保存したい

機械学習の学習用データのテンソルをcsvに保存しようとしています．
csvに保存する関係で，3次元のテンソルを2次元にreshapeして保存しようとしたのですが，reshapeはint型のndarrayでしか出来ないらしく，どうすれば保存できるかわからず，困っています．

以下のコードの#3次元以上の配列は~以降でreshapeを行なっていますが，TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
とエラーが出てしまいました．

試した事

float型からint型にキャストしてreshapeして再びfloat型に直して保存

結果

同様のエラーが発生

Python
1# ベクトル化した学習データを用意
2        embeded_sequences = np.zeros((sequence.shape[0], maxlen, dim))  # 空のndarrayを生成([データ数*max_len*dim])
3        if os.path.exists(training_dir):
4            # トレーニングデータ読み込み
5            embeded_sequences = np.loadtxt(training_dir, delimiter=',')
6        else:
7            # トレーニングデータの作成と保存
8            print('make training data !!')
9            for i, row in enumerate(sequence):
10                for j, data in enumerate(row):
11                    embedding_vector = embedding_metrix[data]
12                    embeded_sequences[i][j] = embedding_vector
13
14            # 3次元以上の配列はcsvに保存できないので二次元[データ数*(max_len*dim)]に整形
15            embeded_sequences.reshape([embeded_sequences.shape[0], embeded_sequences.shape[1] * embeded_sequences[2]])
16            np.savetxt(fname=training_dir, X=embeded_sequences, delimiter=',')
17            print('save training data !!')
18

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

embeded_sequences[2]が間違っているだけだと思います。

patch
1-            embeded_sequences.reshape([embeded_sequences.shape[0], embeded_sequences.shape[1] * embeded_sequences[2]])
2+            embeded_sequences.reshape([embeded_sequences.shape[0], embeded_sequences.shape[1] * embeded_sequences.shape[2]])
3

投稿2019/11/06 03:00