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python - RNN 和词分类的维度错误

问题描述

我对 NLP 很陌生，我想根据语言对不同的单词进行分类（基本上我的模型应该告诉我一个单词是法语、英语还是西班牙语等等）。

当我拟合以下模型时，出现尺寸错误。“数据集”包含单词，它是一个大小为 (1550, 19) 的填充张量，“y”包含不同的语言，它也是一个大小为 (1550, 10) 的填充张量。

np.random.seed(42)
tf.random.set_seed(42)

from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Input, Embedding, Dense

input = Input(shape=[None])
z = Embedding(max_id + 1, 128, input_shape=[None], mask_zero=True)(input)
z = GRU(128)(z)
output = Dense(18, activation='softmax')(z)

model = keras.models.Model(input, output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

h = model.fit(dataset, y, epochs=5)

ValueError：形状 (None, 10) 和 (None, 18) 不兼容

你看到问题出在哪里了吗？

谢谢！

标签： pythonkerasnlpdimension

解决方案

该消息告诉您形状不兼容，它们需要匹配。我会将此作为评论，但由于我的声誉，我不能，所以这就是我直接回答的原因，但是我不确定它是否有效，您是否尝试过：

output = Dense(10, activation='softmax')(z)

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