Question

我已经使用keras训练了模型，当尝试使用keras情绪分析来预测带有原始文本数据的值时 从SQL Server获取原始数据

这是我的代码

x_data = [clean_text]
x_data_series = pd.Series(x_data)
raw_text = tokenizer.texts_to_sequences(x_data_series)
raw_text = pad_sequences(raw_text, maxlen=1, dtype='int32', value=0)
for x_t in raw_text:
  sentiment = model.predict(x_t,batch_size=2)[0]
  y_classes = sentiment.argmax(axis=-1)

在此行获取错误

sentiment = model.predict(x_t,batch_size=2)[0]

错误

ValueError：检查输入时出错：预计embedding_2_input具有形状（500，）但形状为（1，）的数组

Answer 1

model.predict()希望获得小批数据，但是您只传递了一个样本。您可以通过在x_t中创建其他尺寸来将样本转换为大小为1的小批量生产：

sentiment = model.predict(x_t[np.newaxis, :],batch_size=2)[0]

ValueError：检查输入时出错：预期embedding_2_input具有形状（500，），但数组的形状为（1，）

1 个答案: