尝试在 keras 中拟合 CNN 模型时发生“InvalidArgumentError”？答案

【问题标题】：`InvalidArgumentError` occurred when attempted to fit the CNN model in keras?尝试在 keras 中拟合 CNN 模型时发生“InvalidArgumentError”？
【发布时间】：2019-03-11 23:30:07
【问题描述】：

我为句子分类任务构建了卷积模型，模型编译成功。然而，当我尝试用我的训练/验证数据集拟合模型时，我在下面得到了奇怪的invalid argument error：

InvalidArgumentError: indices[120,1] = 77 is not in [0, 70)
   [[{{node embedding_32/embedding_lookup}} = GatherV2[Taxis=DT_INT32, Tindices=DT_INT32, Tparams=DT_FLOAT,
_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](embedding_32/embeddings/read, embedding_32/Cast, embedding_32/embedding_lookup/axis)]]

这是我的模型的架构（截图）：

我是 keras 框架的新手，不太了解这个错误。重点是模型编译成功，但模型拟合抛出上述错误。

有什么方法可以调试这个错误？谁能指出我如何做到这一点？有什么想法吗？

【问题讨论】：

这个错误只是说嵌入需要在 [0, 69] 范围内（含 69）的索引，但它看到一个值为 77 的索引。这与词汇量大小有关（第一个参数在你的嵌入）。
@MatiasValdenegro 我尝试了你对我的建议，但现在我收到了这个错误：InvalidArgumentError: indices[12,0] = 328 is not in [0, 70) [[{{node embedding_15/embedding_lookup}} = GatherV2[Taxis=DT_INT32, Tindices=DT_INT32, Tparams=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](embedding_15/embeddings/read, embedding_15/Cast, embedding_15/embedding_lookup/axis)]]。我怎样才能解决这个问题？有什么想法吗？
我没有提出任何可能的解决方案，这更像是一个概念问题而不是编程问题。问题是词汇表与输入数据中的索引不匹配。
@MatiasValdenegro 我该怎么办？你能指出我该怎么做或可能的具体解决方案来克服这个问题吗？谢谢
我已经做了，我告诉过你检查词汇表是否适合训练和测试集，并且没有索引大于词汇表的大小。我不是 NLP 专家，您没有提供更多信息（例如更多代码）。

标签： python error-handling keras

【解决方案1】：

错误是说您的输入索引 77 大于您的 Embedding 期望的最大值 69。你有两个选择：

将嵌入输入维度增加到 78 或真正增加到 np.max(x_train)+1 或
仔细检查您的 x_train 以确保索引在 [0,70) 范围内。

来自documentation：

input_dim: int > 0. 词汇表的大小，即最大整数索引 + 1。

【讨论】：

我尝试了您的解决方案，但仍然出现同样的错误。为了让您了解我的实现，我创建了gist code for this problem 来查看我的实现。你能看看我的要点，为什么你的解决方案也不起作用？谢谢。
这实际上取决于您如何预处理发送的x_train 数据。您的alphabet_size 需要基本正确。