Comment le modèle Keras de configuration correctement?

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Je me bats avec la construction de modèle Keras. Je veux passer toutes mes fonctions comme input=10, et output=3. Cependant, une fois que je lance le code ci - dessous

def build_model(input_dim, output_classes):
    print 'Creating model ...', time.time() - start, mprof.memory_usage()
    model = Sequential()
    model.add(Dense(input_dim=input_dim, output_dim=8, activation=relu))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(input_dim=8, output_dim=6, activation=relu))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(output_dim=output_classes, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta')

Je suis une erreur:

ValueError: ('shapes (35,9) and (10,8) not aligned: 9 (dim 1) != 10 (dim 0)', (35L, 9L), (10L, 8L))
Apply node that caused the error: Dot22(<TensorType(float32, matrix)>, <TensorType(float32, matrix)>)
Inputs types: [TensorType(float32, matrix), TensorType(float32, matrix)]
Inputs shapes: [(35L, 9L), (10L, 8L)]
Inputs strides: [(36L, 4L), (32L, 4L)]
Inputs values: ['not shown', 'not shown']

Quels sont les paramètres corrects pour l'initialisation du modèle dans mon cas?

Créé 01/02/2016 à 07:41
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1 réponses

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Je copiais votre code et exécuté sans erreurs. (Juste commenté l'impression que je suis en utilisant Python 3)

Je mets input_dim = 10 et output_classes = 3, il n'y avait pas de problème.

Peut-être vous êtes le passage d'une valeur non entière pour output_classes, si tel est le cas, une gamme d'erreurs sont possibles en fonction du type d'objet passé.

Créé 16/02/2017 à 18:03
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