@Antonio0608

Ошибки в Theano и Tensorflow?

Изучая машинное обучение(самоучка) случайно столкнулся с такой проблемой.
Почему одно и та же НС на разных backend, то работает то выдает ошибку.
Например.
Взял обычную НС с интернеты(какие_то уроки).
И обнаружил,что
Theano backend:
Все работает хорошо.
А Tensorflow backend:
Выдает ошибку.
TypeError: 'int' object is not iterable.

from numpy import array
from numpy import hstack
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
# define dataset
in_seq1 = array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])
in_seq2 = array([15, 25, 35, 45, 55, 65, 75, 85, 95, 105])
# reshape series
in_seq1 = in_seq1.reshape((len(in_seq1), 1))
in_seq2 = in_seq2.reshape((len(in_seq2), 1))
# horizontally stack columns
dataset = hstack((in_seq1, in_seq2))
# define generator
n_features = dataset.shape[1]
n_input = 2
generator = TimeseriesGenerator(dataset, dataset, length=n_input, batch_size=8)
# define model
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(n_input, n_features)))
model.add(Dense(2))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# fit model
model.fit_generator(generator, steps_per_epoch=1, epochs=500, verbose=0)
# make a one step prediction out of sample
x_input = array([[90, 95], [100, 105]]).reshape((1, n_input, n_features))
yhat = model.predict(x_input, verbose=0)
print(yhat)

Почему не понятно.
В интернетах искал ответ.
Вроде суть, что ошибка связана с циклом for(range). но тут нет такого.
Что делать?
  • Вопрос задан
  • 28 просмотров
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы