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Corrigir código para rede neural recorrente usando keras e python

Publicado em 29 de Janeiro de 2023 dias na TI e Programação

Sobre este projeto

Aberto

Estou desenvolvendo uma rede neural recorrente em python usando keras para fazer classificação binária em dados de roleta. Estou tentando compilar meu código, mas está travando. Preciso de alguém para corrigir. O código:

CÖDIGO:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
import pandas as pd

columns = ['data', 'resultado']
base = pd.read_csv("blaze_values_27_01_2023_VERMELHO_1.csv", header = None, names = columns)
base = base.dropna()
base_treinamento = base.iloc[:, 1:2]

normalizador = MinMaxScaler(feature_range=[0,1])
base_treinamento_normalizada = normalizador.fit_transform(base_treinamento)


previsores = []
saida_real = []

for i in range (90,1809):
    previsores.append(base_treinamento_normalizada[i-90:i,0])
    saida_real.append(base_treinamento_normalizada[i,0])
previsores, saida_real = np.array(previsores), np.array(saida_real)
previsores = np.reshape(previsores, (previsores.shape[0],previsores.shape[1],1))

regressor = Sequential()
regressor.add(Dense(100, input_shape = (previsores.shape[1],1), activation='relu'))



regressor.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))


regressor.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
regressor.fit(previsores, saida_real, epochs = 100, batch_size = 32)


-------------------------------------------------------------------------------------



ERRO:
Epoch 1/100
Traceback (most recent call last):

  File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/spyder_kernels/py3compat.py", line 356, in compat_exec
    exec(code, globals, locals)

  File "/Users/mac/untitled0.py", line 34, in <module>
    regressor.fit(previsores, saida_real, epochs = 100, batch_size = 32)

  File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 67, in error_handler
    raise e.with_traceback(filtered_tb) from None

  File "/var/folders/1j/tbck9lp54kndrb4nl53xdjgr0000gp/T/__autograph_generated_file27ts368_.py", line 15, in tf__train_function
    retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope)

ValueError: in user code:

    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/engine/training.py", line 1051, in train_function  *
        return step_function(self, iterator)
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/engine/training.py", line 1040, in step_function  **
        outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,))
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/engine/training.py", line 1030, in run_step  **
        outputs = model.train_step(data)
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/engine/training.py", line 890, in train_step
        loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight)
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/engine/training.py", line 948, in compute_loss
        return self.compiled_loss(
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/engine/compile_utils.py", line 201, in __call__
        loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw)
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/losses.py", line 139, in __call__
        losses = call_fn(y_true, y_pred)
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/losses.py", line 243, in call  **
        return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs)
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/losses.py", line 1930, in binary_crossentropy
        backend.binary_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=from_logits),
    File "/Users/mac/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/keras/backend.py", line 5283, in binary_crossentropy
        return tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(labels=target, logits=output)

    ValueError: `logits` and `labels` must have the same shape, received ((None, 90, 1) vs (None,)).

Categoria TI e Programação
Subcategoria Data Science
Tamanho do projeto Pequeño
Isso é um projeto ou uma posição de trabalho? Um projeto
Disponibilidade requerida Conforme necessário

Prazo de Entrega: Não estabelecido

Habilidades necessárias

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