Блог

Я пытаюсь создать модель для прогнозирования того, должен ли быть пробел после определенной строки. Этот файл Google Colab содержит мой код без требуемой предварительной обработки с очень небольшими выборками данных, которые соответствуют формату, в котором данные, которые будут использоваться для обучения.

https://colab.research.google.com/drive/1qBUdAo2FTG8gLwlXjo1Ba7an3mBvCJF_?usp=sharing

Единица в «метках» указывает, что после соответствующей строки должен быть пробел, а ноль, которого не должно быть.

Полная ошибка:

  UnimplementedError: 2 root error(s) found.
 (0) Unimplemented:  Cast string to float is not supported
 [[node sequential_5/Cast (defined at <ipython-input-34-23cc1e9dc370>:11) ]]
 (1) Cancelled:  Function was canceled before it was started
 0 successful operations.
 0 derived errors ignored. [Op:__inference_train_function_14019]
  

Заранее благодарим вас за ваши решения.

Основываясь на вашей модели — у вас должен быть целочисленный тензор в качестве входных данных (ваш первый слой — это слой встраивания, который ожидает целочисленные значения).

Насколько я понимаю, у вас есть список всех возможных входных строк в словаре. Если это так — вы должны отправить целочисленные коды входной строки (а не саму строку). В вашем случае:

 vocab = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
  

где каждый код является индексом в вашем словаре.

Однако использовать LSTM для этой цели не имеет смысла.