tensorflow 多输入LSTM的分裂张流BatchDataset

q8l4jmvw 于 2023-02-09 发布在其他

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我用两个输入构建了一个LSTM模型：一个用于分类变量，一个用于数值变量：

model = Model(inputs = [cat_input, num_input], outputs = x, name = "LSTM")

LSTM的输入数据通过tensorflow.keras.utils.timeseries_dataset_from_array()生成：

input_dataset = timeseries_dataset_from_array(
    df[["cat", "num1", "num2"]], df["target"], sequence_length=n_timesteps, sequence_stride=1, batch_size=20
)

当我直接将input_dataset输入到模型中时，我得到了以下错误："值错误：层"LSTM"期望2个输入，但它接收到1个输入Tensor。接收到的输入：[〈tf. Tensor 'IteratorGetNext：0' shape =（None，None，3）dtype = int64〉]"，因为模型期望两个输入而不是一个。
我可以这样实现这个（有点难看）：

input_dataset2 = input_dataset.map(lambda x, y: ((x[:,:,0:1], x[:,:,1:3]), y))
model.fit(
    input_dataset2, steps_per_epoch=20, epochs=50, verbose=0, shuffle=True
) # this now works

我的问题：我找到的解决方案不是很优雅，这种拆分在tf.split()或其他函数中也有可能吗？
编辑：当我尝试以下操作时：

input_dataset.map(lambda x, y: ((split(value=x, num_or_size_splits=[1, 2], axis = -1)), y))

我得到这个错误："值错误：值[〈tf.Tensor'拆分：0'形状=（无，无，1）dtype = int64〉，〈tf.Tensor'拆分：1'形状=（无，无，2）dtype = int64〉]不能转换为数据类型〈dtype：和形状（2，无，无，无）。"

tensorflow

来源：https://stackoverflow.com/questions/75388099/split-tensorflow-batchdataset-for-lstm-with-multiple-inputs

2条答案

按热度按时间

nom7f22z1#

您可以使用tf.split（）函数沿着最后一个轴分割输入Tensor，然后将分割Tensor作为单独的输入传递给模型。要修复遇到的“ValueError”，您需要将tf.split（）的输出转换为tf.int64或其他兼容的数据类型作为模型的输入：

input_dataset = timeseries_dataset_from_array(
    df[["cat", "num1", "num2"]], df["target"], sequence_length=n_timesteps, sequence_stride=1, batch_size=20
)

input_dataset2 = input_dataset.map(lambda x, y: (tf.split(x, [1, 2], axis=-1), y))
input_dataset2 = input_dataset2.map(lambda x, y: (list(map(lambda x: tf.cast(x, tf.int64), x)), y))

model.fit(
    input_dataset2, steps_per_epoch=20, epochs=50, verbose=0, shuffle=True
)

赞(0）回复(0）举报 2023-02-09

ve7v8dk22#

我通过显式添加tuple()解决了这个问题-否则括号不会被识别为元组：

input_dataset = input_dataset.map(lambda x, y: 
    (
        tuple(
            tf.split(x, [1,2], -1)
        ),
        y
    )
)

赞(0）回复(0）举报 2023-02-09

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