我在使用 Keras 嵌入层和输入数据的一种热编码时遇到困难。
以下是玩具代码。
导入包
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import openpyxl
import pandas as pd
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
输入数据是基于文本的,如下所示。
训练和测试数据
X_train_orignal= np.array(['OC(=O)C1=C(Cl)C=CC=C1Cl', 'OC(=O)C1=C(Cl)C=C(Cl)C=C1Cl',
'OC(=O)C1=CC=CC(=C1Cl)Cl', 'OC(=O)C1=CC(=CC=C1Cl)Cl',
'OC1=C(C=C(C=C1)[N+]([O-])=O)[N+]([O-])=O'])
X_test_orignal=np.array(['OC(=O)C1=CC=C(Cl)C=C1Cl', 'CCOC(N)=O',
'OC1=C(Cl)C(=C(Cl)C=C1Cl)Cl'])
Y_train=np.array(([[2.33],
[2.59],
[2.59],
[2.54],
[4.06]]))
Y_test=np.array([[2.20],
[2.81],
[2.00]])
创建字典
现在我创建了两个字典,用于索引副的字符。唯一的字符号存储在len(charset),字符串的最大长度以及 5 个附加字符存储在embed. 每个字符串的开头将被填充,!结尾将是E.
charset = set("".join(list(X_train_orignal))+"!E")
char_to_int = dict((c,i) for i,c in enumerate(charset))
int_to_char = dict((i,c) for i,c in enumerate(charset))
embed = max([len(smile) for smile in X_train_orignal]) + 5
print (str(charset))
print(len(charset), embed)
一热编码
我将所有火车数据转换为一种热编码,如下所示。
def vectorize(smiles):
one_hot = np.zeros((smiles.shape[0], embed , len(charset)),dtype=np.int8)
for i,smile in enumerate(smiles):
#encode the startchar
one_hot[i,0,char_to_int["!"]] = 1
#encode the rest of the chars
for j,c in enumerate(smile):
one_hot[i,j+1,char_to_int[c]] = 1
#Encode endchar
one_hot[i,len(smile)+1:,char_to_int["E"]] = 1
return one_hot[:,0:-1,:]
X_train = vectorize(X_train_orignal)
print(X_train.shape)
X_test = vectorize(X_test_orignal)
print(X_test.shape)
当它将输入的训练数据转换为一种热编码时,一种热编码数据的形状变为(5, 44, 14)训练和(3, 44, 14)测试。对于火车,有 5 个示例,0-44 是最大长度,14 是唯一字符。字符数较少的示例被填充E到最大长度。
相关分类