我正在尝试使用Keras在Python中进行情感分析。为了这样做,我需要对我的文本进行单词嵌入。当我尝试将数据适应于我的模型时,问题就出现了:
model_1 = Sequential()
model_1.add(Embedding(1000,32, input_length = X_train.shape[0]))
model_1.add(Flatten())
model_1.add(Dense(250, activation='relu'))
model_1.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
我的训练数据的形状是
(4834,)
这是一个Pandas系列对象。当我尝试拟合我的模型并用其他数据进行验证时,我会遇到以下错误:
And is a Pandas series object. When I try to fit my model and validate it with some other data I get this error:
model_1.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=2, batch_size=64, verbose=2)
数值错误:检查模型输入时出错:期望的嵌入_1_input形状为(无,4834),但得到形状为(4834,1)的数组
我该如何重塑我的数据以适用于Keras?我一直在尝试使用np.reshape,但是我无法使用该函数放置None元素。
提前感谢。