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情報の修正

2018/08/14 13:57

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taiyo2017
taiyo2017

スコア170

test CHANGED
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test CHANGED
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  文章を学習させるときに次元数を揃えるにはどうしたらいいでしょうか?
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- 今、ValueError: Error when checking input: expected input_1 to have shape (68,) but got array with shape (100,) というようにエラーが出ています。
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- ```ここに言語を入力
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-     ・
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-     ・
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-
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- def vectorize_stories(data, word_idx, 100, 100):
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-
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- X = []
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-
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- Xq = []
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-
19
- Y = []
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-
21
- for story, query, answer in data:
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-
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- x = [word_idx[w] for w in story]
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-
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- xq = [word_idx[w] for w in query]
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-
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- # let's not forget that index 0 is reserved
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-
29
- y = np.zeros(len(word_idx) + 1)
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-
31
- y[word_idx[answer]] = 1
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-
33
- X.append(x)
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-
35
- Xq.append(xq)
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-
37
- Y.append(y)
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-
39
- return (pad_sequences(X, maxlen=100),
40
-
41
- pad_sequences(Xq, maxlen=100), np.array(Y))
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-
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-
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-
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-     ・
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-     ・
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-
49
- inputs_train, queries_train, answers_train = vectorize_stories(train,word_idx,100,100)
50
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-
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-
53
- inputs_test, queries_test, answers_test = vectorize_stories(test,word_idx,100,100)
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-
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-
57
- input_sequence = Input((1000,))
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-
59
- question = Input((1000,))
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-
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-
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-
63
- input_encoder_m = Sequential()
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-
65
- input_encoder_m.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
66
-
67
- output_dim=64))
68
-
69
- input_encoder_m.add(Dropout(0.3))
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-
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-
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-
73
- input_encoder_c = Sequential()
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-
75
- input_encoder_c.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
76
-
77
- output_dim=1000))
78
-
79
- input_encoder_c.add(Dropout(0.3))
80
-
81
-
82
-
83
- question_encoder = Sequential()
84
-
85
- question_encoder.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
86
-
87
- output_dim=64,
88
-
89
- input_length=1000))
90
-
91
- question_encoder.add(Dropout(0.3))
92
-
93
-
94
-
95
- input_encoded_m = input_encoder_m(input_sequence)
96
-
97
- input_encoded_c = input_encoder_c(input_sequence)
98
-
99
- question_encoded = question_encoder(question)
100
-
101
-
102
-
103
- match = dot([input_encoded_m, question_encoded], axes=(2, 2))
104
-
105
- match = Activation('softmax')(match)
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-
108
-
109
- response = add([match, input_encoded_c])
110
-
111
- response = Permute((2, 1))(response)
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-
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-
115
- answer = concatenate([response, question_encoded])
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119
- answer = LSTM(32)(answer)
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123
- answer = Dropout(0.3)(answer)
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-
125
- answer = Dense(vocab_size)(answer)
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-
127
- answer = Activation('softmax')(answer)
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-
130
-
131
- model = Model([input_sequence, question], answer)
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- model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy',
134
-
135
- metrics=['accuracy'])
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- model.fit([inputs_train, queries_train], answers_train,
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-
141
- batch_size=32,
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-
143
- epochs=120,
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-
145
- validation_data=([inputs_test, queries_test], answers_test))
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147
- ```
148
-
149
- とコードを書きました。trainとtestには、
150
-
151
- ```ここに言語を入力
152
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153
- ['Sandra', 'moved', 'to', 'the', 'kitchen', '.', 'John', 'travelled', 'to', 'the', 'kitchen', '.', 'Sandra', 'moved', 'to', 'the', 'hallway']
154
-
155
- ```
156
-
157
- のようなリストに格納された文章を入れています。今回入力された値と指定した次元数が違うからこのようなエラーが出ていると思うのですが、どのように揃えたらいいのでしょうか?また、学習させる文章により長さが違いますが、その場合もどのように次元数を揃えたらいいのでしょうか?