我正在尝试使用Keras在Python中执行情绪分析.为此,我需要对我的文本进行嵌入.当我尝试将数据拟合到我的模型时,会出现问题:
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'])
我的火车数据的形状是
(4834,)
并且是熊猫系列的对象.当我尝试使用我的模型并使用其他一些数据验证它时,我收到此错误:
model_1.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=2, batch_size=64, verbose=2)
ValueError:检查模型输入时出错:预期embedding_1_input具有形状(无,4834)但是具有形状的数组(4834,1)
如何重塑我的数据以使其适合Keras？我一直在尝试使用np.reshape,但我不能使用该函数放置None元素.
提前致谢