keras rnnのモデル作成でエラー

KERASを使ってRNNを構築しています。
modelを読み込ませるところでエラーが出てしまいます。
教師信号の形が悪いと思うのですが、どこに原因があるかわかりません。
HPで探してみたのですが、英語が多く、うまく解決できませんでした。

どなたかご意見をお願いします。

ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 5]
python-BaseException

python
1   def rnn(cls, x_train, y_train):
2        length_of_sequence = 5
3        in_out_neurons = 1
4        n_hidden = 300
5
6        model = Sequential()
7        model.add(LSTM(n_hidden, batch_input_shape=(None, length_of_sequence, in_out_neurons), return_sequences=False))
8        model.add(Dense(in_out_neurons))
9        model.add(Activation("linear"))
10        optimizer = Adam(lr=0.001)
11        model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=optimizer)
12
13        early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='auto', patience=20)
14        model.fit(x_train, y_train,
15                  batch_size=300,
16                  epochs=100,
17                  validation_split=0.1,
18                  callbacks=[early_stopping]
19                  )

xtrain
14.21E-05	-1.27E-05	4.20E-05	-1.63E-04	1.15E-04
2-1.27E-05	4.20E-05	-1.63E-04	1.15E-04	-5.34E-05
34.20E-05	-1.63E-04	1.15E-04	-5.34E-05	-1.17E-03
4-1.63E-04	1.15E-04	-5.34E-05	-1.17E-03	1.65E-04
51.15E-04	-5.34E-05	-1.17E-03	1.65E-04	-2.74E-05
6-5.34E-05	-1.17E-03	1.65E-04	-2.74E-05	-1.20E-05

ytrain
1-5.34E-05
2-1.17E-03
31.65E-04
4-2.74E-05
5-1.20E-05
62.74E-04
73.02E-05
8-2.32E-04

train_xを作る関数です。

python
1    def load_data(cls, n_prev):
2 
3        df = pd.DataFrame(list(daily_list.objects.filter().values())) 
4        df = df.sort_values(['symbol', 'created_date_at'])
5        df = df.reset_index(drop=True)
6        trainX, trainY = [], []
7
8        for symbol, df_s in df.groupby('symbol'):
9            df_s2 = df_s.loc[:, 'signal0']
10            for i in range(len(df_s2) - n_prev):
11                    trainX.append(df_s2.iloc[i:i + n_prev].values)
12                    trainY.append(df_s2.iloc[i + n_prev])
13        atrainX = np.array(trainX)
14        atrainY = np.array(trainY)
15        return (atrainX, atrainY)

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回答1件

ベストアンサー

次元数が異なるというエラーです。
この場合、x_trainは(300, 5, 1)、y_trainは(300, 1)の形になっていないといけません。

なお、model.summary()でモデル詳細を表示することができるので、そちらも参考にしてください。

投稿2020/12/08 06:49

編集2020/12/08 06:56

fiveHundred

総合スコア9892

taro_yamada

2020/12/08 13:40

今の状態はx_train、y_trainの次元が足りないということでしょうか？次元を増やす方法でわかりやすい事例がご存知でしょうか？ちなみにmodel.summary()の結果は以下の通りでした。 _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= lstm (LSTM) (None, 300) 362400 _________________________________________________________________ dense (Dense) (None, 1) 301 _________________________________________________________________ activation (Activation) (None, 1) 0 ================================================================= Total params: 362,701 Trainable params: 362,701 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________

fiveHundred

2020/12/09 00:10

x_trainやy_trainの生成（やファイル読み込み）をしているコードが記載されていないため、答えられません。

taro_yamada

2020/12/09 13:37

生成のコードを追記しました。

fiveHundred

2020/12/10 00:10 編集

「daily_list」がどこから来たのか分からないのですが、要するにx_trainは(データ数, 5)、y_trainは(データ数, )という形になっているということでしょうか？もしそうであれば、以下のURLを参考に(データ数, 5, 1)と(データ数, 1)にすればよろしいかと思います。 https://note.nkmk.me/python-numpy-newaxis/ （最初の回答で(300, 5, 1)のように300としていますが、これは間違っているかもしれません。ただ、batch_size（一度に学習するデータ数）が300になっているので、データ数をそれ以上にするか、batch_sizeを減らす必要があるとは思います）

taro_yamada

2020/12/10 04:35

無事に動きました！ありがとうございました！

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