Question

我正在使用堆叠式LSTM进行多类分类，其中有5个“字符串”标签。这是代码段：

# 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)

我收到此错误：

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

我知道如何解决该错误！有人知道这可能是什么原因吗？以及如何调试此错误？

Answer 1

似乎您正在尝试将字符串数据直接馈入网络。因此，错误Cast string to float is not supported。如果要处理分类数据，则应先将其转换为数字。根据您使用的分类数据的类型，应采用不同的技术。对于文本，请考虑阅读官方的Tensorflow guide on embedding。或者，如果您的数据由单个令牌组成，例如Toyota，BMW，Ford，请签出category_encoders。

Tensorflow / Keras LSTM错误“函数调用堆栈：distributed_function”

1 个答案: