如何重塑文本数据以适合 keras 中的 LSTM 模型答案

【问题标题】：how to reshape text data to be suitable for LSTM model in keras如何重塑文本数据以适合 keras 中的 LSTM 模型
【发布时间】：2019-11-05 21:18:59
【问题描述】：

更新1：

我引用的代码就是书中的代码，你可以在here找到它。

唯一的事情是我不想在解码器部分有embed_size。这就是为什么我认为我根本不需要嵌入层，因为如果我放置嵌入层，我需要在解码器部分有embed_size（如果我错了请纠正我）。

总的来说，我尝试在不使用嵌入层的情况下采用相同的代码，因为我需要在解码器部分有vocab_size。

我认为评论中提供的建议可能是正确的 (using one_hot_encoding) 我是如何遇到这个错误的：

当我做one_hot_encoding:

tf.keras.backend.one_hot(indices=sent_wids, classes=vocab_size)

我收到了这个错误：

in check_num_samples you should specify the + steps_name + argument ValueError: If your data is in the form of symbolic tensors, you should specify the steps_per_epoch argument (instead of the batch_size argument, because symbolic tensors are expected to produce batches of input data)

我准备数据的方式是这样的：

sent_lens 的形状是(87716, 200)，我想以一种可以将其输入 LSTM 的方式对其进行重塑。这里200 代表sequence_lenght，87716 是我拥有的样本数。

下面是LSTM Autoencoder的代码：

inputs = Input(shape=(SEQUENCE_LEN,VOCAB_SIZE), name="input")
encoded = Bidirectional(LSTM(LATENT_SIZE), merge_mode="sum", name="encoder_lstm")(inputs)
decoded = RepeatVector(SEQUENCE_LEN, name="repeater")(encoded)
decoded = LSTM(VOCAB_SIZE, return_sequences=True)(decoded)
autoencoder = Model(inputs, decoded)
autoencoder.compile(optimizer="sgd", loss='mse')
autoencoder.summary()
history = autoencoder.fit(Xtrain, Xtrain,batch_size=BATCH_SIZE, 
epochs=NUM_EPOCHS)

我是否还需要做任何额外的事情，如果没有，为什么我不能得到这个作品？

请让我知道哪一部分不清楚我会解释。

感谢您的帮助:)

【问题讨论】：

您需要一个嵌入层来获取嵌入向量序列而不是令牌 ID 序列，这将使您的输入始终适合 [batch, seq_length, embedding_dimension]。不过，您需要截断或填充以使每个句子的长度始终为 200。更改后随时更新您的问题。您可以查看预训练的嵌入，例如 word2vec、Glov 等。
@greeness 非常感谢您抽出宝贵时间回答我的问题。数据的形状是(number of samples, sequence_lenght)。形状中的200 是我已经填充的sequence_lenght。假设我不想嵌入它，为什么需要通过暗淡的嵌入来喂它？这个LSTM Autoencoder 对我来说是最令人困惑的模型：|，请告诉我您希望我更新哪个部分
您的 update1 或 udpate2 都不完整。在更新 1 中，您没有展示如何使用 embeddings。您需要使用 embeddings 作为查找表将 id 序列转换为嵌入向量序列。在 update2 中，您包含的是一个反向查找表。我没有看到您如何将令牌 ID 列表转换为单热向量列表。
这个 tf 函数应该很方便：tf.keras.backend.one_hot(indices=sent_wids, classes=vocab_size) 进行一次热编码，请确保任何wids 小于您的vocab_size。 tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/backend/one_hot
我发现很难按照您的代码提供帮助。您可以分享（如果允许的话）prepare_data.clean_and_tokenize(bool) 是什么，或者至少是输出变量中的值，以便我们可以以某种方式重现它。如果您无法提供 word2vec_50d_7w 文件，请让我们知道 model_wv 需要什么。无论如何，我可以创建自己的 np.zeros 数组。如果你能把那些缺失的部分（有/没有细节）给我们，那么帮助你会容易得多。顺便说一句，它应该是 tf.keras.backend.one_hot(indices=sent_wids, num_classes=VOCAB_SIZE) 因为“类”参数不存在（：

标签： python tensorflow keras lstm autoencoder

【解决方案1】：

您需要通过以下方式重塑数据：

样本。一个序列就是一个样本。一个批次由一个或更多样品。
时间步长。一个时间步是一个观察点在样本中。
功能。一个特征是一次观察一个步骤。

(samples, time_steps, features)

那么你的模型应该如下所示（简化版）：

visible = Input(shape=(time_steps, features))
encoder = LSTM(100, activation='relu')(visible)
# define reconstruct decoder
decoder = RepeatVector(time_steps)(encoder)
decoder = LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True)(decoder)
decoder = TimeDistributed(Dense(features))(decoder)
model = Model(visible, decoder)

查看this 很棒的教程。应该对您的情况有所帮助。

不过，也就是说你可能只需要expand the dimensions的数组。

检查this 可能会解决问题。

希望以上内容对您有所帮助。

【讨论】：

感谢您投入时间并为我提供答案，不过，我了解这些概念，并且之前已阅读过这些链接。我的问题是如何根据我拥有的数据形状进行重塑。我会试一试，然后再看一下链接。谢谢

【解决方案2】：

正如 cmets 中所说，我只需要做one_hot_encoding。

当我使用 tf.keras.backend 进行 one_hot 编码时，它会抛出我在问题中更新的错误。

然后我尝试了to_categorical(sent_wids, num_classes=VOCAB_SIZE) 并修复了它（但是面对memory error :D 这是不同的故事）！！！

我还应该提到我尝试了sparse_categorical_crossentropy 而不是one_hot_encoding，尽管它不起作用！

感谢您的所有帮助:)

【讨论】：