Python 无法理解LSTM输出。
我有两个包含数字序列的数据集。其中一个是我的X,另一个是Y 比如说,Python 无法理解LSTM输出。,python,keras,lstm,sequential,Python,Keras,Lstm,Sequential,我有两个包含数字序列的数据集。其中一个是我的X,另一个是Y 比如说, X: 1 0 7 2 4 8 2 0 5 9 2 1 . . . Shape of X is: (10000, 4) Y: 10 24 5 15 7 6 10 4 13 22 6 2 . . . Shape of Y is: (10000, 4) X中的值在0-10范围内,而Y中的值在0-24范围内 我在Keras中使用LSTM实现来训练X和Y。由于LSTM模型要求输入是三维的,我对数据进行了预处理,并将X更改为1
X:
1 0 7 2
4 8 2 0
5 9 2 1
.
.
.
Shape of X is: (10000, 4)
Y:
10 24 5 15
7 6 10 4
13 22 6 2
.
.
.
Shape of Y is: (10000, 4)
X中的值在0-10范围内,而Y中的值在0-24范围内
我在Keras中使用LSTM实现来训练X和Y。由于LSTM模型要求输入是三维的,我对数据进行了预处理,并将X更改为10000、4、10,Y更改为10000、4、24
在预处理为一个热编码后,这些是实际数据,并不代表所使用的数据,例如:
X:
[[[1 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 1 0 ... 0 0 0]
[1 0 0 ... 0 0 0]]
[[0 0 1 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 1 0]
[1 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 1 0 0]]
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 1 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
...
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
[[0 0 0 ... 1 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[1 0 0 ... 0 0 0]
[1 0 0 ... 0 0 0]
[0 1 0 ... 0 0 0]]]
Y:
[[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 1 0 0]]
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 1 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 1 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
...
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 1 0 0]]
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]]
这是我的LSTM型号的代码:
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1)
model = Sequential()
model.add(LSTM(output_dim = 24, input_shape = X_train.shape[1:], return_sequences = True, init = 'glorot_normal', inner_init = 'glorot_normal', activation = 'sigmoid'))
model.add(LSTM(output_dim = 24, input_shape = X_train.shape[1:], return_sequences = True, init = 'glorot_normal', inner_init = 'glorot_normal', activation = 'sigmoid'))
model.add(LSTM(output_dim = 24, input_shape = X_train.shape[1:], return_sequences = True, init = 'glorot_normal', inner_init = 'glorot_normal', activation = 'sigmoid'))
model.add(LSTM(output_dim = 24, input_shape = X_train.shape[1:], return_sequences = True, init = 'glorot_normal', inner_init = 'glorot_normal', activation = 'sigmoid'))
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])
model.fit(X_train, Y_train, nb_epoch = 500, validation_data = (X_test, Y_test))
model.save('LSTM500.h5')
predictions = model.predict(X_test)
predictions = np.array(predictions, dtype = np.float64)
predictions = predictions.reshape(2000, 4, 24)
输出:
[[[[0.1552688 0.15805855 0.2013046 ... 0.16005482 0.19403476
0. ]
[0.0458279 0.09995601 0.06456595 ... 0.09573169 0.07952237
0. ]
[0.19871283 0.19968285 0.06270849 ... 0.14653654 0.18313469
0. ]
[0.08407309 0.091876 0.09707277 ... 0.12661831 0.12858406
0. ]]
[[0.15482235 0.14433247 0.18260191 ... 0.15641384 0.20746264
0. ]
[0.03096719 0.05375536 0.05373315 ... 0.05018555 0.07592873
0. ]
[0.20420487 0.17884348 0.13145864 ... 0.17901334 0.19768076
0. ]
[0.03465272 0.06732351 0.02182322 ... 0.06144218 0.07827628
0. ]]
[[0.15116604 0.15068266 0.18474537 ... 0.17088319 0.15841168
0. ]
[0.09633015 0.11277901 0.10069521 ... 0.09309217 0.11326427
0. ]
[0.17512578 0.13187788 0.10418645 ... 0.10735759 0.10635827
0. ]
[0.13673681 0.12714103 0.06212005 ... 0.03213149 0.14153068
0. ]]
...
预测形状:1,2000,4,24
我将预测数组重新调整为2000,4,24
[[[0.1552688 0.15805855 0.2013046 ... 0.16005482 0.19403476 0. ]
[0.0458279 0.09995601 0.06456595 ... 0.09573169 0.07952237 0. ]
[0.19871283 0.19968285 0.06270849 ... 0.14653654 0.18313469 0. ]
[0.08407309 0.091876 0.09707277 ... 0.12661831 0.12858406 0. ]]
[[0.15482235 0.14433247 0.18260191 ... 0.15641384 0.20746264 0. ]
[0.03096719 0.05375536 0.05373315 ... 0.05018555 0.07592873 0. ]
[0.20420487 0.17884348 0.13145864 ... 0.17901334 0.19768076 0. ]
[0.03465272 0.06732351 0.02182322 ... 0.06144218 0.07827628 0. ]]
[[0.15116604 0.15068266 0.18474537 ... 0.17088319 0.15841168 0. ]
[0.09633015 0.11277901 0.10069521 ... 0.09309217 0.11326427 0. ]
[0.17512578 0.13187788 0.10418645 ... 0.10735759 0.10635827 0. ]
[0.13673681 0.12714103 0.06212005 ... 0.03213149 0.14153068 0. ]]
...
我似乎不理解我得到的结果。这些数字是多少?预测数组不应该只包含0和1中的值吗?这样,我可以像Y_测试一样检索实际值?谢谢。这些数字是您从上一层得到的数字,这是一个sigmoid层,sigmoid将返回0到1之间的值,这就是我们在输出中看到的值 如何解释这些价值观 由于您正在馈送并寻找一个热输出,您可以选择最后一个轴上的最大数,并使用np.argmaxprediction,axis=-1获取该轴上的索引值。这将为您提供一个形状为2000,4的numpy数组,每个元素都是介于[0,24,与原始数据的格式相同。这些值是LSTM模型预测的最可能结果 第二大数字将是第二大可能的结果