質問編集履歴

7

追記内コード追加

2021/07/26 01:20

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -172,7 +172,7 @@
172
172
 
173
173
 
174
174
 
175
- イメージとしては、ここで((32, 24, 7), (32, 24, 7))となっているかなと想像しておりましたが、何故かNone,Noneとなっておりました。おそらく、バッチ数=32、窓幅=24 共に、特定のデータの切り方に対するひとかたまりでであるため、表示されず、一行辺りのデータの最小単位である7つの特徴量だけが表示されたのかなと想像しておりますが、その認識で正しいでしょうか。
175
+ イメージとしては、ここで((32, 24, 7), (32, 24, 7))となっているかなと想像しておりましたが、何故かNone,Noneとなっておりました。おそらく、バッチ数=32、窓幅=24 共に、特定のデータの切り方に対するひとかたまりでであるため、表示されず、生データの一行辺りに有する7つの特徴量という情報最小単位なので、それが表示されたのかなと想像しておりますが、その認識で正しいでしょうか。
176
176
 
177
177
 
178
178
 
@@ -198,7 +198,7 @@
198
198
 
199
199
  ```len
200
200
 
201
- len(list(train_set))
201
+ len(list(training_data_set))
202
202
 
203
203
 
204
204
 
@@ -214,7 +214,7 @@
214
214
 
215
215
  ```list
216
216
 
217
- list(train_set)[0]
217
+ list(training_data_set)[0]
218
218
 
219
219
 
220
220
 
@@ -224,7 +224,7 @@
224
224
 
225
225
  ```len
226
226
 
227
- len(list(train_set)[0])
227
+ len(list(training_data_set)[0])
228
228
 
229
229
 
230
230
 
@@ -244,19 +244,19 @@
244
244
 
245
245
  ```check
246
246
 
247
- len(list(train_set)[0][0])
247
+ len(list(training_data_set)[0][0])
248
248
 
249
249
  →32
250
250
 
251
251
 
252
252
 
253
- len(list(train_set)[0][0][0])
253
+ len(list(training_data_set)[0][0][0])
254
254
 
255
255
  →24
256
256
 
257
257
 
258
258
 
259
- len(list(train_set)[0][0][0][0])
259
+ len(list(training_data_set)[0][0][0][0])
260
260
 
261
261
  →7
262
262
 

6

追記箇所微修正

2021/07/26 01:20

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -92,7 +92,7 @@
92
92
 
93
93
  ご教示いただきました通りmodel.summary()にて、一番左がNoneであることを確認いたしました。
94
94
 
95
- モデル側はあくまでノードの数を指定する箇所で、Noneは入ってくるデータ数が任意だよと示しているように思ったのですが、我々が意図的にサンプル数(バッチサイズ=32、窓幅(一つのバッチで何行与えるか)=24、特徴量の数=7)をモデル定義時点で指定することは不可能という理解で正しいでしょうか。(※現状、バッチのコントロールはtraining_data_set側で実施し、窓幅(行数)と特徴量の数の指定のみをモデル側で定義するという認識でいます。)
95
+ モデル側はあくまでノードの数を指定する箇所で、Noneは入ってくるデータ数が任意だよと示しているように思ったのですが、我々が意図的にサンプル数(バッチサイズ=32、窓幅(一つのバッチで何行与えるか)=24、特徴量の数=7)をモデル定義時点で指定することは不可能という理解で正しいでしょうか。(※現状、バッチの数のコントロールはtraining_data_set側で実施し、窓幅(行数)と特徴量の数の指定のみをモデル側で定義するという認識でいます。)
96
96
 
97
97
  ```result
98
98
 

5

追記箇所編集完了

2021/07/26 01:15

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -170,19 +170,97 @@
170
170
 
171
171
  1つ目は問題、2つ目は正解データで構成された教師データあるという認識です。
172
172
 
173
+
174
+
173
175
  イメージとしては、ここで((32, 24, 7), (32, 24, 7))となっているかなと想像しておりましたが、何故かNone,Noneとなっておりました。おそらく、バッチ数=32、窓幅=24 共に、特定のデータの切り方に対するひとかたまりでであるため、表示されず、一行辺りのデータの最小単位である7つの特徴量だけが表示されたのかなと想像しておりますが、その認識で正しいでしょうか。
174
176
 
175
177
 
176
178
 
177
- ちなみに、
179
+ ちなみに、以下の手順にて、
180
+
178
-
181
+ なんとなくではありますが、training_data_set全体の形を確認いたしました。
182
+
179
-
183
+ ```list
184
+
180
-
185
+ list(training_data_set)
186
+
187
+
188
+
181
-
189
+ →[(<tf.Tensor: shape=(32, 24, 7), dtype=float64, numpy=array([[[0.43…(以下略)
190
+
182
-
191
+ ```
192
+
193
+
194
+
183
-
195
+ 要素としては、前回同様、意図したとおりの(32,24,7)のデータになっていることが分かりました。
196
+
184
-
197
+ 次に、データの長さを以下にて確認いたしました。
198
+
185
-
199
+ ```len
200
+
201
+ len(list(train_set))
202
+
203
+
204
+
205
+ →1349 #バッチ数32と掛け合わせて、全データの行数と一致することを確認。
206
+
207
+ ```
208
+
209
+
210
+
211
+
212
+
213
+ 次に、リストにした初めの要素の中身と要素数を確認いたしました。
214
+
215
+ ```list
216
+
217
+ list(train_set)[0]
218
+
219
+
220
+
221
+ →(<tf.Tensor: shape=(32, 24, 7), dtype=float64, numpy=array([[[0.433
222
+
223
+ ```
224
+
225
+ ```len
226
+
227
+ len(list(train_set)[0])
228
+
229
+
230
+
231
+ →2
232
+
233
+ # 上述の通り、1つ目は問題、2つ目は正解データで構成された教師データあるという認識でして、
234
+
235
+   # 理由はわかりませんが、この手法ですと、(None,None,7)ではなく、
236
+
237
+ # (32, 24, 7)が二つあるということが確認できました。
238
+
239
+ ```
240
+
241
+
242
+
243
+ 次に、念のための確認のため、以下を実施いたしました。
244
+
245
+ ```check
246
+
247
+ len(list(train_set)[0][0])
248
+
249
+ →32
250
+
251
+
252
+
253
+ len(list(train_set)[0][0][0])
254
+
255
+ →24
256
+
257
+
258
+
259
+ len(list(train_set)[0][0][0][0])
260
+
261
+ →7
262
+
263
+ ```
186
264
 
187
265
 
188
266
 

4

編集中

2021/07/26 01:13

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -166,9 +166,21 @@
166
166
 
167
167
  ```
168
168
 
169
- 上記のとおり、(None, None, 7), (None, None, 7)となっておりました。
169
+ 上記のとおり、((None, None, 7), (None, None, 7))となっておりました。
170
170
 
171
- 1つ目は問題、2つ目は答えであるという認識です。
171
+ 1つ目は問題、2つ目は正解データ構成された教師データあるという認識です。
172
+
173
+ イメージとしては、ここで((32, 24, 7), (32, 24, 7))となっているかなと想像しておりましたが、何故かNone,Noneとなっておりました。おそらく、バッチ数=32、窓幅=24 共に、特定のデータの切り方に対するひとかたまりでであるため、表示されず、一行辺りのデータの最小単位である7つの特徴量だけが表示されたのかなと想像しておりますが、その認識で正しいでしょうか。
174
+
175
+
176
+
177
+ ちなみに、
178
+
179
+
180
+
181
+
182
+
183
+
172
184
 
173
185
 
174
186
 

3

追記、第二点、編集中です

2021/07/26 00:36

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -88,9 +88,11 @@
88
88
 
89
89
 
90
90
 
91
+ 【お伺い点1】
92
+
91
93
  ご教示いただきました通りmodel.summary()にて、一番左がNoneであることを確認いたしました。
92
94
 
93
- 【お伺い点1】モデル側はあくまでノードの数を指定する箇所で、Noneは入ってくるデータ数が任意だよと示しているように思ったのですが、我々が意図的にサンプル数(バッチサイズ=32、窓幅(一つのバッチで何行与えるか)=24、特徴量の数=7)をモデル定義時点で指定することは不可能という理解で正しいでしょうか。(※現状、バッチのコントロールはtraining_data_set側で実施し、窓幅(行数)と特徴量の数の指定のみをモデル側で定義するという認識でいます。)
95
+ モデル側はあくまでノードの数を指定する箇所で、Noneは入ってくるデータ数が任意だよと示しているように思ったのですが、我々が意図的にサンプル数(バッチサイズ=32、窓幅(一つのバッチで何行与えるか)=24、特徴量の数=7)をモデル定義時点で指定することは不可能という理解で正しいでしょうか。(※現状、バッチのコントロールはtraining_data_set側で実施し、窓幅(行数)と特徴量の数の指定のみをモデル側で定義するという認識でいます。)
94
96
 
95
97
  ```result
96
98
 
@@ -146,4 +148,30 @@
146
148
 
147
149
  ```
148
150
 
151
+
152
+
153
+ 【お伺い点2】
154
+
155
+ training_data_setの要素毎ではなく、以下の通り、全体の確認を試行いたしました。
156
+
157
+ ```print
158
+
159
+ print(train_set)
160
+
161
+ ```
162
+
163
+ ```printresult
164
+
165
+ <PrefetchDataset shapes: ((None, None, 7), (None, None, 7)), types: (tf.float64, tf.float64)>
166
+
167
+ ```
168
+
169
+ 上記のとおり、(None, None, 7), (None, None, 7)となっておりました。
170
+
171
+ ※1つ目は問題、2つ目は答えであるという認識です。
172
+
173
+
174
+
175
+
176
+
149
177
  以上、お手数をおかけし恐縮ではございますが、どうかご確認をよろしくお願いいたします。

2

追記いたしました。

2021/07/25 23:31

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -73,3 +73,77 @@
73
73
  モデルの学習時に、trainingデータのinputshapeで学習して欲しいのですが、
74
74
 
75
75
  その指定の方法がよくわからず困っております。。。
76
+
77
+
78
+
79
+
80
+
81
+ 以下、追記させていただきます
82
+
83
+ ========
84
+
85
+ 本件ご確認と修正のご依頼をいただきまして誠にありがとうございました。
86
+
87
+ 以下に、確認した内容を記載させていただきます。
88
+
89
+
90
+
91
+ ご教示いただきました通りmodel.summary()にて、一番左がNoneであることを確認いたしました。
92
+
93
+ 【お伺い点1】モデル側はあくまでノードの数を指定する箇所で、Noneは入ってくるデータ数が任意だよと示しているように思ったのですが、我々が意図的にサンプル数(バッチサイズ=32、窓幅(一つのバッチで何行与えるか)=24、特徴量の数=7)をモデル定義時点で指定することは不可能という理解で正しいでしょうか。(※現状、バッチのコントロールはtraining_data_set側で実施し、窓幅(行数)と特徴量の数の指定のみをモデル側で定義するという認識でいます。)
94
+
95
+ ```result
96
+
97
+ Model: "sequential"
98
+
99
+ _________________________________________________________________
100
+
101
+ Layer (type) Output Shape Param #
102
+
103
+ =================================================================
104
+
105
+ lstm (LSTM) (None, 24, 32) 5120
106
+
107
+ _________________________________________________________________
108
+
109
+ bidirectional (Bidirectional (None, 24, 120) 44640
110
+
111
+ _________________________________________________________________
112
+
113
+ dense (Dense) (None, 24, 30) 3630
114
+
115
+ _________________________________________________________________
116
+
117
+ dense_1 (Dense) (None, 24, 10) 310
118
+
119
+ _________________________________________________________________
120
+
121
+ dense_2 (Dense) (None, 24, 7) 77
122
+
123
+ =================================================================
124
+
125
+ Total params: 53,777
126
+
127
+ Trainable params: 53,777
128
+
129
+ Non-trainable params: 0
130
+
131
+ _________________________________________________________________
132
+
133
+ ```
134
+
135
+ ちなみに、繰り返しになりますが、input shapeを以下のようにinput_shape=[32,24,7]にすると、上述の通り、errorが出てきます。これを踏まえて、バッチ数はモデル側で指定しないものだと認識しております。。。
136
+
137
+ ```model
138
+
139
+ model = tf.keras.models.Sequential([
140
+
141
+ tf.keras.layers.LSTM(32, input_shape=[32,24,7],return_sequences=True),#input_shape has changed
142
+
143
+ tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(60, return_sequences=True)),
144
+
145
+ tf.keras.layers.Dense(30, activation="relu"),
146
+
147
+ ```
148
+
149
+ 以上、お手数をおかけし恐縮ではございますが、どうかご確認をよろしくお願いいたします。

1

タイトルへの”LSTM”の追加

2021/07/25 23:18

投稿

bobby2128
bobby2128

スコア42

test CHANGED
@@ -1 +1 @@
1
- tensorflowでのエラー:モデルへの入力データの形が合わない (None, )とは…?
1
+ tensorflowでのエラー:LSTMモデルへの入力データの形が合わない (None, )とは…?
test CHANGED
File without changes