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ValueError: Input 0 of layer sequential_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndi

bern

総合スコア15

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投稿2020/09/21 05:26

編集2020/09/21 12:12

前提・実現したいこと

時系列のRNNを使っていてエラーになりました。
自分で解決しようといろいろ調べてみましたがわかりません。
どなたかわかる方がいましたらご教授いただけると幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Input 0 of layer sequential_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 10]

該当のソースコード

python

1 2import numpy as np 3import pandas as pd 4import matplotlib.pyplot as plt 5from matplotlib import rcParams 6 7rcParams['font.family'] = 'sans-serif' 8rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'VL PGothic', 'Noto Sans CJK JP'] 9plt.rcParams['figure.figsize'] = 20, 5 10 11weather_df = pd.read_csv("/content/weather.csv", index_col='年月日', encoding="shift-jis") 12 13data_X = [] 14data_y = [] 15p = 10 16for i in range(len(weather_df)-p): 17 data_X.append(weather_df['平均気温(℃)'][i:i+p]) 18 data_y.append(weather_df['平均気温(℃)'][i+p]) 19 20data_X = np.array(data_X) 21data_y = np.array(data_y) 22 23len_train = int(len(data_X)*0.7) 24 25X_train = data_X[:len_train] 26X_test = data_X[len_train:] 27y_train = data_y[:len_train] 28y_test = data_y[len_train:] 29 30from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 31scaler_x = MinMaxScaler() 32X_train_n = scaler_x.fit_transform(X_train) 33X_test_n = scaler_x.transform(X_test) 34scaler_y = MinMaxScaler() 35y_train_n = scaler_y.fit_transform(y_train.reshape(len(y_train),1)) 36y_test_n = scaler_y.transform(y_test.reshape(len(y_test),1))

python

1from keras.layers import SimpleRNN,Dense 2from keras import models 3 4p = 10 5 6model = models.Sequential() 7model.add( 8 SimpleRNN( 9 100, 10 activation='tanh', 11 input_shape=(1, p) 12 ) 13) 14 15model.add(Dense(1,activation='linear')) 16 17model.compile( 18 loss='mean_squared_error', 19 optimizer='adam', 20) 21 22result = model.fit( 23 X_train_n, 24 y_train_n, 25 batch_size=10, 26 epochs=100 # <- ここでエラーになりました 27)

試したこと

input_shapeの数字が違うのかなと思い、何回か別の数字を入れてみましたが、エラーを直せませんでした。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

使用ツール:google colaboratory
参照URL:https://youtu.be/QYYAxVbP8Hc

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watta

2020/09/21 12:07

学習用データの内容はどのようなものですか? X_train_n等は想定した形式なっているのでしょうか?
bern

2020/09/21 12:16

メッセージありがとうございます。 データは気象庁の気温データです。 上の質問欄を修正し、RNNする前のコードも追加しました。 学習初心者のため正規化の部分の確認方法がよくわかりません。すみません。。
guest

回答1

0

ベストアンサー

トレーニングデータセットの形式が正しくありません。
上記コードではトレーニングデータの形式は(データ数, 説明変数)になっていると思いますが、
(データ数, データ種類数, 説明変数)にする必要があります。

今回はデータは気温だけの1種類だと思うので、以下のような感じでreshapeしてあげると良いです。

python

1X_train_n = np.reshape(X_train_n, (X_train_n.shape[0], 1, X_train_n.shape[1])) 2X_test_n = np.reshape(X_test_n, (X_test_n.shape[0], 1, X_test_n.shape[1]))

とりあえず、1をハードコーディングで入れていますが、
例えば気温と湿度のように、使用するデータが増えれば、データ種類数は2になります。

投稿2020/09/21 13:16

watta

総合スコア68

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bern

2020/09/21 13:30

reshapeしたら動きました! ありがとうございます! データ数とデータ種類数と説明変数を入れないといけなかったですね。 助かりました。ありがとうございました。????‍♀️
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