我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
print(np.shape(X))#(1920, 45, 20)
X=sequence.pad_sequences(X, maxlen=100, padding='post')
print(np.shape(X))#(1920, 100, 20)
model = Sequential()
model.add(Masking(mask_value=0,input_shape=(100,20)))
model.add(Dense(13,activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# 用于保存验证集误差最小的参数，当验证集误差减少时，保存下来
history = LossHistory()
result = model.fit(X, Y, batch_size=10,
nb_epoch=500, verbose=1, validation_data=(testX, testY),
callbacks=[checkpointer, history])
model.save('keras_rnn_epochend.hdf5')
|
补充知识：RNN(LSTM)数据形式及Padding操作处理变长时序序列dynamic_rnn
Summary
RNN
样本一样，计算的状态值和输出结构一致，也即是说只要当前时刻的输入值也前一状态值一样，那么其当前状态值和当前输出结果一致，因为在当前这一轮训练中权重参数和偏置均未更新
RNN的最终状态值与最后一个时刻的输出值一致
输入数据要求格式为，shape=(batch_size, step_time_size, input_size),那么，state的shape=(batch_size, state_size);output的shape=(batch_size, step_time_size, state_size),并且最后一个有效输出（有效序列长度，不包括padding的部分）与状态值会一样
LSTM
LSTM与RNN基本一致，不同在于其状态有两个c_state和h_state，它们的shape一样，输出值output的最后一个有效输出与h_state一致
用变长RNN训练，要求其输入格式仍然要求为shape=(batch_size, step_time_size, input_size)，但可指定每一个批次中各个样本的有效序列长度，这样在有效长度内其状态值和输出值原理不变，但超过有效长度的部分的状态值将不会发生改变，而输出值都将是shape=(state_size,)的零向量（注：RNN也是这个原理）
需要说明的是，不是因为无效序列长度部分全padding为0而引起输出全为0，状态不变，因为输出值和状态值得计算不仅依赖当前时刻的输入值，也依赖于上一时刻的状态值。其内部原理是利用一个mask matrix矩阵标记有效部分和无效部分，这样在无效部分就不用计算了，也就是说，这一部分不会造成反向传播时对参数的更新。当然，如果padding不是零，那么padding的这部分输出和状态同样与padding为零的结果是一样的
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
'''
#样本数据为（batch_size，time_step_size, input_size[embedding_size]）的形式，其中samples=4，timesteps=3，features=3,其中第二个、第四个样本是只有一个时间步长和二个时间步长的，这里自动补零
'''
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
train_X = np.array([[[0, 1, 2], [9, 8, 7], [3,6,8]],
[[3, 4, 5], [0, 10, 110], [0,0,0]],
[[6, 7, 8], [6, 5, 4], [1,7,4]],
[[9, 0, 1], [3, 7, 4], [0,0,0]],
[[9, 0, 1], [3, 3, 4], [0,0,0]]
])
sequence_length = [3, 1, 3, 2, 2]
train_X.shape, train_X[:,2:3,:].reshape(5, 3)
|
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
|
tf.reset_default_graph()
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 3, 3)) # 输入数据只需能够迭代并符合要求shape即可，list也行，shape不指定表示没有shape约束，任意shape均可
rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=6) # state_size[hidden_size]
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=6) # state_size[hidden_size]
outputs1, state1 = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cell, x, dtype=tf.float32, sequence_length=sequence_length)
outputs2, state2 = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32, sequence_length=sequence_length)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 初始化rnn_cell中参数变量
outputs1, state1 = sess.run((outputs1, state1), feed_dict={x: train_X})
outputs2, state2 = sess.run([outputs2, state2], feed_dict={x: train_X})
print(outputs1.shape, state1.shape) # (4, 3, 5)->(batch_size, time_step_size, state_size), (4, 5)->(batch_size, state_size)
print(outputs2.shape) # state2为LSTMStateTuple（c_state, h_state）
print("---------output1<rnn>state1-----------")
print(outputs1) # 可以看出output1的最后一个时刻的输出即为state1, 即output1[:,-1,:]与state1相等
print(state1)
print(np.all(outputs1[:,-1,:] == state1))
print("---------output2<lstm>state2-----------")
print(outputs2) # 可以看出output2的最后一个时刻的输出即为LSTMStateTuple中的h
print(state2)
print(np.all(outputs2[:,-1,:] == state2[1]))
|
再来怼怼dynamic_rnn中数据序列长度tricks
思路样例代码
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
|
from collections import Counter
import numpy as np
origin_data = np.array([[1, 2, 3],
[3, 0, 2],
[1, 1, 4],
[2, 1, 2],
[0, 1, 1],
[2, 0, 3]
])
# 按照指定列索引进行分组（看作RNN中一个样本序列）,如下为按照第二列分组的结果
# [[[1, 2, 3], [0, 0, 0], [0, 0, 0]],
# [[3, 0, 2], [2, 0, 3], [0, 0, 0]],
# [[1, 1, 4], [2, 1, 2], [0, 1, 1]]]
# 第一步，将原始数据按照某列序列化使之成为一个序列数据
def groupby(a, col_index): # 未加入索引越界判断
max_len = max(Counter(a[:, col_index]).values())
for i in set(a[:, col_index]):
d[i] = []
for sample in a:
d[sample[col_index]].append(list(sample))
# for key in d:
# d[key].extend([[0]*a.shape[1] for _ in range(max_len-len(d[key]))])
return list(d.values()), [len(_) for _ in d.values()]
samples, sizes = groupby(origin_data, 2)
# 第二步，根据当前这一批次的中最大序列长度max(sizes)作为padding标准（不同批次的样本序列长度可以不一样，但同一批次要求一样（包括padding的部分）），当然也可以一次性将所有样本（不按照批量）按照最大序列长度padding也行，可能空间浪费
paddig_samples = np.zeros([len(samples), max(sizes), 3])
for seq_index, seq in enumerate(samples):
paddig_samples[seq_index, :len(seq), :] = seq
paddig_samples
|
以上这篇keras在构建LSTM模型时对变长序列的处理操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/xinfeng2005/article/details/68926800