无法用 csv 数据输入我的 Convolution1d

问题描述

我需要帮助解决以下问题。 我正在尝试将我的 csv 数据提供给我的第一层，即卷积 1d，但它显示

输入 0 与层 conv1d_Conv1D1 不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2

这是我的代码

//move the tfjs_binding.node file in build-tmp-napi-v7/Release folder to build-tmp-napi-v7 folder will solve the problem.

const dfd = require("danfojs-node");
const tf = require("@tensorflow/tfjs-node");

var petData;
const TIME_STEPS = (24 * 60) / 60;

console.log("start");

var model = tf.sequential();
model.add(
  tf.layers.conv1d({
    filters: 3,kernelSize: 3,inputShape:[1]
  })
);
// model.add(tf.layers.dropout({ rate: 0.2 }));
// model.add(
//   tf.layers.conv1d({
//     filters: 16,//     kernelSize: 7,//     padding: "same",//     strides: 2,//     activation: "relu",//   })
// );
// model.add(
//   tf.layers.conv1d({
//     filters: 16,//   })
// );
// model.add(tf.layers.dropout({ rate: 0.2 }));
// model.add(
//   tf.layers.conv1d({
//     filters: 32,//   })
// );
// model.add(
//   tf.layers.conv1d({
//     filters: 1,//   })
// );
model.compile({
  optimizer: tf.train.adam((learningRate = 0.001)),loss: tf.losses.meanSquaredError,});
model.summary();
console.log("model created.");

dfd
  .read_csv("./petTempData.csv",(chunk = 10000))
  .then((df) => {
    let encoder = new dfd.LabelEncoder();
    let cols = ["Date","Time"];
    cols.forEach((col) => {
      encoder.fit(df[col]);
      enc_val = encoder.transform(df[col]);
      df.addColumn({ column: col,value: enc_val });
    });

    petData = df.iloc({ columns: [`1`] });
    yData = df["Temperature"];

    // let scaler = new dfd.MinMaxScaler();
    // scaler.fit(petData);
    // petData = scaler.transform(petData);
    // petData = petData.tensor.expandDims(-1);
    // const data = petData.tensor.reshape([24,2,1]);
    console.log(petData.shape);

    model.fit(petData.tensor,yData.tensor,{
      epochs: 10,batchSize: 4,// validationSplit: 0.01,callbacks: tf.callbacks.earlyStopping({
        monitor: "loss",patience: "5",mode: "min",}),});
  })
  .catch((err) => {
    console.log(err);
  });

这是我的 csv 原始文件

Date,Time,Temperature
31-12-2020,01:30,36.6
31-12-2020,02:30,36.7
31-12-2020,03:30,04:30,36.5
31-12-2020,05:30,36.8
31-12-2020,06:30,07:30,08:30,09:30,10:30,11:30,12:30,13:30,14:30,15:30,36.9
31-12-2020,16:30,17:30,18:30,19:30,20:30,21:30,22:30,23:30,36.5,

我尝试重塑我的输入，并 expandDims 但它们都不起作用。 非常感谢任何解决方案！

解决方法

conv1d 层需要一个dim 2 的inputShape，因此，inputShape 需要是[a,b]（带有a,b 正整数）。

model = tf.sequential();
model.add(
  tf.layers.conv1d({
    filters: 3,kernelSize: 1,inputShape:[1,3]
  })
);

model.predict(tf.ones([1,1,3])).print()