我使用堆叠的LSTM进行多类分类,其中我有5个“字符串”标签。以下是代码的一小段:
# define parameters
#epochs, batch_size = 20, 46
epochs, batch_size = 5, 40
# define model
model = Sequential()
model.add(LSTM(128,input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2]),return_sequences=True))
model.add(LSTM(100, activation='relu',return_sequences=True))
model.add(LSTM(64, activation='relu'))
model.add(Dense(5, activation='softmax'))
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
#-------------------------------------------------------------------
history = model.fit(X_train, Y_train,
epochs=epochs,
batch_size=batch_size,
verbose=1)我得到了这个错误:
UnimplementedError: Cast string to float is not supported
[[node metrics/accuracy/Cast (defined at C:\Users\"emitted"LSTM.py:152) ]] [Op:__inference_distributed_function_4954348]
Function call stack:
distributed_function我不知道如何解决这个错误!有没有人知道原因是什么?如何调试这个错误?
发布于 2020-08-03 17:48:39
您似乎正在尝试将字符串数据直接输入到网络中。因此出现了错误Cast string to float is not supported。如果您正在处理分类数据,则应首先将其转换为数值数据。根据您使用的分类数据的类型,应该应用不同的技术。对于文本,可以考虑阅读官方Tensorflow guide on embedding。或者,如果您的数据由单个令牌组成,如Toyota、BMW、Ford,请查看category_encoders。
https://stackoverflow.com/questions/63227027
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