具有多個輸入的keras validation_data

Question

我嘗試使用validation_data方法，但有問題

model.fit([X['macd_train'], X['rsi_train'],X['ema_train']],
           Y['train'],
           sample_weight=sample_weight,
           validation_data=([X['macd_valid'],
                             X['rsi_valid'],
                             X['ema_valid']],
                             Y['valid']),
           epochs=nb_epochs,
           batch_size=512,
           verbose=True,
           callbacks=callbacks)

我收到一個錯誤：

ValueError: The model expects 3  arrays, but only received one array. Found: array with shape (127, 100, 8)

如果我使用validation_data=None我的代碼可以正常運行

這是我的變量信息

X['macd_train'].shape, X['macd_valid'].shape
(507, 100, 2), (127, 100, 2)

X['rsi_train'].shape, X['rsi_valid'].shape
(507, 100, 1), (127, 100, 1)

X['ema_train'].shape, X['ema_valid'].shape
(507, 100, 6), (127, 100, 6)

Y['train'].shape, Y['valid'].shape
(507, 1), (127, 1)

Answer 1

model.fit()將數據輸入作為第一個參數，將數據輸出作為第二個參數。 你試圖通過使用[X['macd_train'], X['rsi_train'], X['ema_train']]來做到這一點

但是，您不是連接數據，而只是增加數組的維度。 您應該使用numpy.concatenate()來控制正確軸上的串聯。