Question

我正在使用带有Tensorflow后端的Keras来构建此问题的模型：https://www.kaggle.com/cfpb/us-consumer-finance-complaints（只是练习）。

我使用tf.data.Dataset API训练我的Keras模型。现在，我有一个Pandas DataFrame df_testing，其列是complaint（字符串）和label（也是字符串）。我想对这些新样本进行预测。我创建一个tf.data.Dataset对象，执行预处理，创建迭代器，并在模型上调用预测：

data = df_testing["complaint"].values
labels = df_testing["label"].values

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data))
dataset = dataset.map(lambda x: ({'reviews': x}))
dataset = dataset.batch(self.batch_size).repeat()
dataset = dataset.map(lambda x: self.preprocess_text(x, self.data_table))
dataset = dataset.map(lambda x: x['reviews'])
dataset = dataset.make_initializable_iterator()

我的培训使用的是tf.data.Dataset，其中每个元素的格式均为({'reviews': "movie was great"}, "positive")，因此在这里我将其模仿以进行预测。另外，我的预处理只是将我的字符串转换为Tensor的整数。

当我打电话时：

preds = model.predict(dataset)

但是我被告知predict通话失败：

ValueError: When using iterators as input to a model, you should specify the `steps` argument.

因此我将此调用修改为：

preds = model.predict(dataset, steps=3)

但现在我回来了：

ValueError: Please provide data as a list or tuple of 2 elements  - input and target pair. Received Tensor("IteratorGetNext_2:0", shape=(?, 100), dtype=int32)

我在这里做错了什么？预测时，我不必提供2个元素的元组（我不需要标签）。

感谢您提供的任何帮助！

Answer 1

您正在使用哪个版本的Keras？我无法在代码库中找到该特定错误消息，但我想我找到了它过去的位置。

这是我认为与您正在运行的版本接近的代码版本中的错误：commit

这是该错误的更新版本：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/keras/engine/training_eager.py#L464

输入验证的条件已更改（在最新版本中，您的输入将被接受），但重要的是错误消息更加清晰：

raise ValueError(
    'Please provide data as a list or tuple of 1, 2, or 3 elements '
    ' - `(input)`, or `(input, target)`, or `(input, target,'
    'sample_weights)`. Received %s. We do not use the `target` or'
    '`sample_weights` value here.' % inputs.output_shapes)

目标值从未在预测函数中使用，因此可以是任何值。永远不会使用功能next_element[1]的其余部分。

[ TLDR ]使用当前版本，向数据添加虚拟目标值，或更新Keras。

Answer 2

以下代码对我有用（在tensorflow 1.10.0上测试）：

[TLDR] 仅将空字典插入为虚拟输入并指定步数：

model.predict(x={},steps=4)

完整代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.data import Dataset
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model


# dummy data:
x = np.arange(4).reshape(-1, 1).astype('float32')
y = np.arange(5, 9).reshape(-1, 1).astype('float32')

# build the Datasets
ds_x = Dataset.from_tensor_slices(x).repeat().batch(4)
it_x = ds_x.make_one_shot_iterator()

ds_y = Dataset.from_tensor_slices(y).repeat().batch(4)
it_y = ds_y.make_one_shot_iterator()


# build compile and train the model
input_vals = Input(tensor=it_x.get_next())
output = Dense(1, activation='relu')(input_vals)
model = Model(inputs=input_vals, outputs=output)
model.compile('rmsprop', 'mse', target_tensors=[it_y.get_next()])
model.fit(steps_per_epoch=1, epochs=5, verbose=2)

# infer using the dataset
model.predict(x={},steps=4)

Keras / Tensorflow：使用tf.data.Dataset API预测

2 个答案: