如何解决Keras pad_sequences（）将浮点值四舍五入到零？

Question

所以我有一个用Keras构建的文本分类模型。我一直在尝试填充各种长度的序列，但是Keras函数pad_sequences()刚返回了零。

我发现，如果您有一个像下面这样的numpy数组，它就可以正常工作。但是一旦元素变得像第二个数组一样成为浮点数或小数，它就会变成零。

x = [[1, 2], [3,4,5], [4], [7,8,9,10]]
print pad_sequences(x, padding='post')

输出：

[[ 1  2  0  0]
 [ 3  4  5  0]
 [ 4  0  0  0]
 [ 7  8  9 10]]

但是

x = [[.1, .2], [.3,.4,.5], [.4], [.7,.8,.9,.010]]
print pad_sequences(x, padding='post')

输出：

[[ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]
 [ 0  0  0  0]]

这：

x = [[.1, .2], [.3,.4,.5], [.4], [.7,.8,.9,.010]]
print pad_sequences(x, padding='post', value=99)

输出：

[[ 0  0 99 99]
 [ 0  0  0 99]
 [ 0 99 99 99]
 [ 0  0  0  0]]

所以我想这个函数只会忽略浮点数/小数。我有办法解决这个问题吗？

Answer 1

这是由于pad_sequences函数中考虑的默认数据类型是int32引起的。因此，所有值都将强制转换为整数（在这种情况下为零）。要解决此问题，请传递dtype='float32'参数：

pad_sequences(x, padding='post', value=99, dtype='float32')