我需要一些帮助来使Keras模型在RStudio中工作。当我有多个输入并使用数据生成器时，就会出现问题。
Keras报告输入错误。传递给模型的numpy数组与预期不符。
以下玩具示例重现了该问题。正常安装模型（没有数据生成器）后，它运行正常，但安装生成器时，它崩溃。
library(magrittr)
library(keras)
# Create 10 examples of input data and 10 labels
input1 <- matrix(1:20, ncol=2, nrow=10, byrow=T) # [1,2; 3,4; 5,6 ... 19,20]
input2 <- matrix(1:30, ncol=3, nrow=10, byrow=T) # [1,2,3; 4,5,6 5,6,7 ... 28,29,30]
labels <- seq(0.1,1,0.1) # [0,1,0.2,0.3 ... 1.0]
# define input tensors for the two inputs
in_a <- layer_input(shape = c(2), name = "input1")
in_b <- layer_input(shape = c(3), name = "input2")
# concatenate the inputs and follow them by an output layer
out <- layer_concatenate(c(in_a, in_b), axis=-1, name="concat") %>%
layer_dense(units = 1, activation = 'linear', name="output")
# build the model
model <- keras_model(inputs = list(in_a, in_b), outputs = out)
#compile & run
model %>% compile(loss = "mse", optimizer = "adam")
model %>% fit(list(input1, input2), labels, epochs = 5)
# The generator will alternatively select the first five input rows and then the second five ad infinitum
data_sample_generator <- function(input1, input2, labels) {
first_five <- 1
function() {
first_five <<- ifelse(first_five == 0,1,0)
if (first_five==0) {
rows_to_return <- 1:5 }
else {
rows_to_return <- 6:10
}
return(list(input1[rows_to_return, ], input2[rows_to_return, ], labels[rows_to_return]))
}
}
# Examine generator output
batch <- data_sample_generator(input1, input2, labels)
batch()
# Examine generator output
batch <- data_sample_generator(input1, input2, labels)
batch() # first sample
[[1]]
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
[3,] 5 6
[4,] 7 8
[5,] 9 10
[[2]]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
[3,] 7 8 9
[4,] 10 11 12
[5,] 13 14 15
[[3]]
[1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
batch() # second sample
[[1]]
[,1] [,2]
[1,] 11 12
[2,] 13 14
[3,] 15 16
[4,] 17 18
[5,] 19 20
[[2]]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 16 17 18
[2,] 19 20 21
[3,] 22 23 24
[4,] 25 26 27
[5,] 28 29 30
[[3]]
[1] 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
这就是我期望从生成器中看到的。现在适合模型。
model %>%
fit_generator(data_sample_generator(input1,input2,labels),
steps_per_epoch = 2,
epochs = 5)
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that
you are passing to your model is not the size the model expected.
Expected to see 2 array(s),
but instead got the following list of 1 arrays:
[array([[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6],
[ 7, 8],
[ 9, 10]])]...
我不确定我在做什么错。如何固定发生器以提供正确形状的输入？感谢您的帮助。
按照@OID或建议，将输出更改为返回（[input1，input2]，标签）
return(list(list(input1[rows_to_return, ], input2[rows_to_return, ]), labels[rows_to_return]))
生成器返回
[[1]]
[[1]][[1]]
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
[3,] 5 6
[4,] 7 8
[5,] 9 10
[[1]][[2]]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
[3,] 7 8 9
[4,] 10 11 12
[5,] 13 14 15
[[2]]
[1] 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
这次，我收到错误消息ValueError：无法将输入数组从形状（5,2）广播到形状（5）
答案 0 :(得分：1)
生成器应返回一个tuple2d：
(X, y)
在您的情况下，X是一个数组列表，因此它变为：
([X1, X2], y)
您的发电机产量：
list(input1[rows_to_return, ], input2[rows_to_return, ], labels[rows_to_return])
等效于：
([X1, X2, y])
我不认识R，但我认为您应该将生成器更改为此：
list(input1[rows_to_return, ], input2[rows_to_return, ]), labels[rows_to_return]
更新：
现在您已经更新了代码，传递给模型的Input形状为：
第一个输入：（5，2）
第二个输入：（5，3）
输出：（5）
Keras错误表明您的模型希望看到第一个输入为（例如）：
[1, 3, 5, 7, 9]
通过时：
[[1, 3, 5, 7, 9],
[2, 4, 6, 8, 10]]
因此，您应该更改批次生成器或模型的输入形状