加载CNN模型进行文本分类预测时出错

Question

我对卷积神经网络很新，我基本上遵循了这个例子：https://mxnet.incubator.apache.org/tutorials/nlp/cnn.html?highlight=convolutional来训练我的数据。

现在我运行并拥有.params和.json文件，我试图使用此代码加载模型：

sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint('cnn', 9)
mod = mx.mod.Module(symbol=sym, context=mx.cpu(), label_names=None)
mod.bind(for_training=False, data_shapes=[('data', (1,51))], 
         label_shapes=mod._label_shapes)
mod.set_params(arg_params, aux_params, allow_missing=True)

但它总是显示如下错误：

  

MXNetError：操作符重构错误4：[11:59:49]   src / operator / tensor /./ matrix_op-inl.h：182：检查失败：oshape.Size（）   == dshape.Size（）目标形状大小与源不同。目标：255000来源：2550

我不确定哪个部分我做错了。

Answer 1

对于data_shapes，它应该是：

data_shapes=[('data', (50,56))]

50为batch_size，56为sentence_size / sequence_length。