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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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ファンクショナルAPIのエラーについて

tkgtkg

総合スコア1

Keras

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投稿2021/11/11 14:36

編集2021/11/11 14:42

前提・実現したいこと

LSTMを使ったモデルを入力時点の重みを出力前の全結合層にて共有する
「重み共有」という手法を使って精度が上がるか試してみたいと考えてコーディング中です。
(ゼロつく2のLSTMに記載されている手法です)

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
初めての投稿となります。
ゼロつく2で紹介されている重み共有のコーディングについて精度が向上するという事で
紹介されている「重み共有」という手法をkerasを使って試しているのですが、シークエンシャルAPIとは異なり、ファンクショナルAPIを使う所でコーディングに躓いています。
プログラミング入門者のため、至らない点が多くあるかもしれませんが、ご容赦頂ければ幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

何故かシンタックスエラーが発生します。

File "<ipython-input-17-1e8c15f504aa>", line 130. 番号リスト x = shared_Dense(inputs) ^ SyntaxError: invalid syntax

該当のソースコード

python

1from keras.layers import Input, Dense, Dropout 2from keras.layers.core import Dense,Activation 3from keras.layers.recurrent import LSTM 4from keras.callbacks import EarlyStopping 5from keras.layers import Input, Embedding,Dense 6from keras.models import Model,Sequential 7 8#重み共有のためのインスタンスを作成 9shared_Dense=Dense(30,activation='relu') 10#インプット情報 11inputs = Input(shape=((train_x.shape[1],train_x.shape[2],)) 12 13#以下モデル 14x = shared_Dense(inputs) 15x1 = LSTM(128)(x) 16x2 = LSTM(64)(x1) 17x3 = LSTM(32)(x2) 18 19#出力前に重みを共有 20x4 = shared_Dense(30,activation='relu')(x3) 21 22#出力 23output = Dense(10,activation='softmax')(x4) 24 25 26predictions = Dense(3,activation='softmax')(output)

試したこと

スペルチェックや、その他のサイトにてファンクショナルAPIのコーディング手法を読み、
ミスが無いか確認してみたのですが上手くいきません。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

ここにより詳細な情報を記載してください。

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melian

2021/11/11 14:44

inputs = Input(shape=((train_x.shape[1],train_x.shape[2],)) で最後の閉じ括弧が抜けていますね。
guest

回答1

0

ベストアンサー

python

1inputs = Input(shape=((train_x.shape[1],train_x.shape[2],))

の閉じ括弧が足りません。

python

1inputs = Input(shape=((train_x.shape[1],train_x.shape[2],)))

に修正しましょう。

投稿2021/11/11 14:44

ppaul

総合スコア24666

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tkgtkg

2021/11/12 13:10

ありがとうございます!この箇所は解決できました!
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