Keras 和错误：使用序列设置数组元素

Posted 2023-03-12

【中文标题】Keras 和错误：使用序列设置数组元素

【英文标题】：Keras and Error: Setting an array element with a sequence

【发布时间】：2018-12-30 08:29:42

【问题描述】：

我的神经网络中的多个数据源的输入存在问题。我的数据框是：

                           0  1  2                   3   4  
0        [True, True, False]  3 -1  [False, True, True]  1

输入与前 4 列相关，输出是最后一列。 当我训练我的神经网络时，我得到Setting an array element with a sequence.

def network():
        model = Sequential()
        model.add(Dense(output_dim=50, activation='relu', input_dim=4))
        model.add(Dense(output_dim=50, activation='relu'))
        model.add(Dense(output_dim=50, activation='relu'))
        model.add(Dense(output_dim=1, activation='softmax'))
        opt = RMSprop(lr=0.00025)
        model.compile(loss='mse', optimizer=opt)
        return model

    data = pd.DataFrame()
    state = [0]*3
    for i in range(3):
        state[i]= random.choice([True, False])
    move = random.randint(1,4)
    reward = random.choice([-1, -10, 10])
    future_state = [0]*3
    for i in range(3):
        future_state[i] = random.choice([True, False])
    Q = 1
    array = [state, move, reward, future_state, Q]

    data = data.append([array])
    training = data.drop([4], axis = 1)
    target = data[4]
    model = network()
    model.fit(training,target,epochs=2)

Python 回溯：

Traceback (most recent call last):
  File "D:/Documents/PycharmProjects/SnakeGA/try.py", line 33, in <module>
    model.fit(training,target,epochs=2)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\models.py", line 845, in fit
    initial_epoch=initial_epoch)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1485, in fit
    initial_epoch=initial_epoch)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1140, in _fit_loop
    outs = f(ins_batch)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py", line 2075, in __call__
    feed_dict=feed_dict)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 900, in run
    run_metadata_ptr)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1104, in _run
    np_val = np.asarray(subfeed_val, dtype=subfeed_dtype)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 492, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: setting an array element with a sequence.

这是因为我在某些列中有数组，而在其他列中有整数吗？我认为 Keras 可以处理这个问题，但也许我错了。我不清楚如何处理来自多个来源的串联数据。 谢谢！

【问题讨论】：

错误是在numpy内部产生的，而不是keras。不清楚你的代码是哪部分产生的，你应该包括完整的代码和 python 回溯。

你说得对，我编辑了包括完整代码和回溯。我希望现在更清楚了。

@MauroComi 我也遇到了同样的问题！当训练集中的行包含数字和数组之间的混合值时，这似乎是一个问题......如果我删除包含数组值的列，那么它可以工作

为什么要将数字和数组混合在同一列中？例如，如果第一行是“3”，第二行是“[0,1,0]”，这意味着什么？

@JLewkovich 您和 Mauro 误解了输入值（以及 NN 中的神经元）的概念：基本上模型的输入始终是一组数值。它对应于一组神经元，其中每个神经元都有一个单个数值作为其输出。所以这意味着您不能将[True, True, False] 或[False, True, True] 视为单独的输入值。相反，它们都包含 3 个单独的值（或者您可以将它们转换为一个或多个值）。正如@shadi 在她的回答中指出的那样，一种方法是展平数组，这样你就有 8 个输入值（不是 4 个）。

【参考方案1】：

numpy数组里面的列表在插入前需要展平。

array 在 OP 实现中是 [[False, False, True], 4, -10, [False, True, False], 1]，

并且应该被展平为[False, False, True, 4, -10, False, True, False, 1]。

Here 是一个工作的 jupyter 笔记本，展示了这一点。

【参考方案2】：

首先，将输入数组转换为numpy数组，并将分类布尔输入转换为数字。然后，输入维度 = 8 而不是 4。

【讨论】：

不起作用，错误是一样的。转换后，numpy 数组包含 [list[1,0,1], 3, -1, [0,1,1]] 并给出相同的错误

【参考方案3】：

您正在尝试向神经网络的神经元输入 2 种不同类型的数据。神经网络并不是一个神奇的盒子，可以将随机信息投入其中并期望它给出合理的输出。

NN 只接受数字作为输入。当你扁平化你的数据时

[False, False, True, 4, -10, False, True, False, 1] 到这种格式，你实际上正在做的就是将它转换成这个 [0,0,1,4,-10,0,1,0,1].

我不太确定你想从这些数据中得到什么，但是，如果你只想要 5 个特征，你可以为那些具有二进制值的特征获取多数结果。

arr = [[False, False, True], 4, -10, [False, True, False], 1]

可以转换成

arr = [False,4,-10,False,1]

这实际上意味着您的输入是

arr=[0,4,-10,0,1]

但是，在您执行此操作之前，请确保您尝试执行的操作是有意义的。您需要能够回答诸如“每个值代表什么？”、“我需要对数据进行归一化吗？”、“这个数据集中的真/假有意义吗？”之类的问题。