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TensorFlow:データをreshapeする構造がわからない

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初心者のRNN(LSTM) | Kerasで試してみるというQiitaの記事を参考に、LSTMについて学習をしております。
機械学習やTensorFlow自体、学習を始めて数日のところです。

こちらの記事では、データセットを生成する時と将来のデータを予測する際のデータセットを生成する時に、データオブジェクトに対してreshapeメソッドを使用し、行列の変換を行っているのだと理解しております。
こちらでreshapeする際のデータの構造が理解できずにいます。具体的には下記のコードです。

def make_dataset(low_data, n_prev=100):

    data, target = [], []
    maxlen = 25

    for i in range(len(low_data)-maxlen):
        data.append(low_data[i:i + maxlen])
        target.append(low_data[i + maxlen])

    re_data = np.array(data).reshape(len(data), maxlen, 1)
    re_target = np.array(target).reshape(len(data), 1)

    return re_data, re_target
# 1つの学習データの時間の長さ -> 25
time_length = future_test.shape[1]
# 未来の予測データを保存していく変数
future_result = np.empty((1))

# 未来予想
for step2 in range(400):

    test_data = np.reshape(future_test, (1, time_length, 1))
    batch_predict = model.predict(test_data)

    future_test = np.delete(future_test, 0)
    future_test = np.append(future_test, batch_predict)

    future_result = np.append(future_result, batch_predict)


上記二か所でreshpeしているのですが、なぜこのような構造にreshapeしているのかがわからない状態です。
恐らく、TensorFlowやKeras側でこのようなデータ構造でなければ受け付けていないのだと思うのですが、そのあたりの理解をするために参考になる情報があればお教え頂ければ幸いです。
よろしくお願いいたします。

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回答 1

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+1

このような構造にreshapeしているのは、一般論ではなく、この記事の筆者がそのようにモデルを定義しているからです。

記事内に以下の箇所があります。

# モデル構築

# 1つの学習データのStep数(今回は25)
length_of_sequence = g.shape[1] 
in_out_neurons = 1
n_hidden = 300

model = Sequential()
model.add(LSTM(n_hidden, batch_input_shape=(None, length_of_sequence, in_out_neurons), 

このbatch_input_shape=(None, length_of_sequence, in_out_neurons)に変数をあてはめると、batch_input_shape=(None, 25, 1)ですね。この先頭のNoneはデータ数を表します。また、LSTMの特性から、output側は、(None, 1)になります。

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  • 2021/04/12 09:46

    ご回答いただきありがとうございます。大変初歩的で申し訳ないのですが、なぜこのデータの形式とすることにしているのでしょうか?

    キャンセル

  • 2021/04/12 21:37

    kerasのLSTMの入力として、ミニバッチ学習をする場合、batch_input_shape=(バッチサイズ、学習に使う系列数、学習予測すべき特徴量の数)と決められています。この3つのパラメータの具体的な数値を、記事の執筆者が選択しただけです。

    キャンセル

  • 2021/04/13 08:59

    Keras側のフォーマットにあわせて、ということなのですね。基本的なことをお教えいただきありがとうございます。すみません。

    キャンセル

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