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使用KerasRegressor指定输入参数

我使用Keras神经网络,并且希望自动设置输入维度,而不是像到目前为止所看到的每篇教程一样进行硬编码。我该怎么做?

我的代码:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
seed = 1

X = df_input
Y = df_res

def baseline_model(x):
    # create model
    model = Sequential()    
    model.add(Dense(20, input_dim=x, kernel_initializer='normal', activation=relu))
    model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
    # Compile model
    model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')
    return model

inpt  = len(X.columns)
estimator = KerasRegressor(build_fn = baseline_model(inpt  ) , epochs=2, batch_size=1000, verbose=2)
estimator.fit(X,Y)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我得到的错误是:

追溯(最近一次通话):

在estimator.fit(X,Y)中的文件ipython-input-2-49d765e85d15,第20行

TypeError:call()缺少1个必需的位置参数:'inputs'

initialization keras

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