Erste Fehler „Valueerror: konnte nicht verdeckte Zeichenfolge zu schweben“ in Integer-Sequenz Lernen

Question

Ich bin neu in maschinellem Lernen und ich versuche, eine einfache RNN für ein ganze Zahl Sequenzmodell zu entwickeln (Integer Sequence Learning - Kaggle Competition)

Mein Datensatz wird genommen aus dem Kaggle Wettbewerb und folgende ist mein Code:

import numpy 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import math 
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense 
from keras.layers import SimpleRNN 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler 
from sklearn.metrics import mean_squared_error 
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences 

# convert an array of values into a dataset matrix 
def create_dataset(dataset, window_size=1): 
    dataX, dataY = [], [] 
    for i in range(len(dataset)-window_size-1): 
     a = dataset[i:(i+window_size), 0] 
     dataX.append(a) 
     dataY.append(dataset[i + window_size, 0]) 
    return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY) 

# fix random seed for reproducibility 
numpy.random.seed(7) 

# loading data 
dataframe = pd.read_csv('G:/Python/integer_sequencing/train.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3) 

dataset = dataframe.values 
#dataset = dataset.astype('float32') 

train_size = int(len(dataset) * 0.67) #67 per cent used for training 
test_size = len(dataset) - train_size # remaining used for testing 
train, test = dataset[0:train_size], dataset[train_size:len(dataset)] 
#print(train_data.head(n=10)) 

# normalize the datasets 
scaler_train = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) 
scaler_test = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) 
train = scaler_train.fit_transform(train) 
test = scaler_test.fit_transform(test) 

# reshape input to be [samples, time steps, features] 
trainX = numpy.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) 
testX = numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) 

print(trainX.shape) 
print(trainY.shape) 

ich einen Fehler wie folgt:

wie kann ich das Problem beheben? Bitte helfen ...

PS - Ich bin mit Time series prediction als Beispiel

Answer 1

Das Problem ist, dass Sie Ihr Netzwerk eine string Sequenz sind Fütterung. Überprüfen Sie die dtype Ihrer Eingabedaten und seien Sie absolut sicher, dass es ein numply Array mit float Zahlen darin ist.