小编qui*_*uil的帖子

我正在尝试在 Keras 中实现一个卷积自动编码器，其层如下所示。我的数据有 1108 行和 29430 列。

def build(features, embedding_dims, maxlen, filters, kernel_size):
    m = keras.models.Sequential()

    m.add(Embedding(features, embedding_dims, input_length=maxlen))
    m.add(Dropout(0.2))

    m.add(Conv1D(filters, kernel_size, padding='valid', activation='relu', strides=1, input_shape=(len(xx), features) ))
    m.add(MaxPooling1D())

    m.add(Conv1D(filters, kernel_size, padding='valid', activation='relu', strides=1, input_shape=(None, len(xx), features) ))
    m.add(UpSampling1D())

    m.summary()
    m.compile(optimizer="adagrad", loss='mse', metrics=['accuracy'])
    return m

early = keras.callbacks.EarlyStopping(
        monitor='val_loss', patience=10, verbose=1, mode='min')

model = build(len(xx[0]), 60, 11900, 70, 3)

model.fit(xx, xx, batch_size=4000, nb_epoch=10000,validation_split=0.1, 
    callbacks=[early])

但是，我收到一个错误，指出ValueError: Error when checking input: expected embedding_1_input to have shape (None, 11900) but got array …

我正在尝试自动确定Keras自动编码器何时收敛。例如，在“让我们构建尽可能简单的自动编码器”下查看此链接。时期数被硬编码为50（损失值收敛时）。但是，如果您不知道数字为50，您将如何使用Keras对此进行编码？您可以继续打电话fit()吗？