Question

我使用imdb示例创建了LSTM模型，并试图预测我自己的字符串中的情绪

max_features = 20000
# cut texts after this number of words
# (among top max_features most common words)
maxlen = 100
batch_size = 32


wordsA = "I like this review"

wordIndexes = imdb.get_word_index()

wordArray = wordsA.split()
intArray = []
for word in wordArray:
    if word in wordIndexes:
        intArray.append(wordIndexes[word])

testArray = np.array([intArray])

print('Shape: '+str(testArray.shape)) 

model = load_model('my_model2.h5')

print(str(testArray))

prediction = model.predict(testArray)
print(prediction)

但是当我尝试做预测时，我得到了跟踪追踪错误

追踪（最近一次呼叫最后一次）：

文件“”，第1行，in       RUNFILE（ 'C：/Users/Radosław/nauka/python/SentimentAnalysis/sentiment_console.py'，   WDIR = 'C：/用户/拉多/ nauka /蟒/ SentimentAnalysis'）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ Spyder的\ utils的\网站\ sitecustomize.py”   第866行，在runfile中       execfile（filename，namespace）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ Spyder的\ utils的\网站\ sitecustomize.py”   第102行，在execfile中       exec（compile（f.read（），filename，'exec'），namespace）

文件   “C：/Users/Radosław/nauka/python/SentimentAnalysis/sentiment_console.py”   第47行，在       prediction = model.predict（testArray）

文件“C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ keras \ models.py”，   第899行，预测       return self.model.predict（x，batch_size = batch_size，verbose = verbose）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \发动机\ training.py”   第1555行，预测       check_batch_axis =假）

文件   “C：\ ProgramData \ Anaconda3 \ LIB \站点包\ keras \发动机\ training.py”   第133行，在_standardize_input_data中       STR（array.shape））

ValueError：检查时出错：预期embedding_1_input有   形状（无，100），但有阵列形状（1,3）

是否有正确的方法来重塑我的输入数组？

Answer 1

你做了一切，但忘记了序列填充。在调用预测之前添加此行。

testArray = sequence.pad_sequences(testArray, maxlen=maxlen)

检查时Keras错误：预期embedding_1_input具有形状（无，100）但是具有形状的数组（1,3）

1 个答案: