Dimensionsreduktion mit Keras

Question

Ich habe einen Datensatz von MNIST handgeschriebenen Ziffern mit 257 Spalten.

Wie entwerfe ich einen Auto-Encoder mit Keras, um die Eingabe mit 2 Dimensionen zu reduzieren.

Was ich

encoding_dim = 32 
input_img = Input(shape=(256,)) 
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img) 
decoded = Dense(256, activation='sigmoid')(encoded) 

# this model maps an input to its reconstruction 
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded) 
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') 
autoencoder.fit(X, X, 
      nb_epoch=50, 
      batch_size=256, 
      shuffle=True) 

Fehler

KeyError: '[318 327 ...] not in index 

Answer 1

ich dieses Problem durch die Verwendung numpy Arrays versucht haben, anstelle von Pandas Datenrahmen beheben könnte.