Keras Pycharm/jupiter
Verfasst: Mittwoch 8. April 2020, 01:12
ich habe ein kurzes keras modell geschrieben. Prinzipiell funktioniert der gleiche Code im Jupiter nootbok aber in Pycharm nicht. Die Keras Versionen stimmen bei beiden Umgebungen überein.
Pycharm/Keras 2.3.1
Jupiter /Keras 2.3.1
Fehlermeldung:
ValueError: Error when checking target: expected lstm_1 to have shape (1,) but got array with shape (2,)
Nach etwas suche habe ich in beiden Umgebungen den Befehl model.summary() versucht .
Selber Code in den zwei Umgebungen.
Ergebniss Pycharm:
Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
lstm_1 (LSTM) (None, 1) 12
=================================================================
Total params: 12
Trainable params: 12
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
Ergebniss Jupiter :
Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
lstm_2 (LSTM) (None, 1) 12
=================================================================
Total params: 12
Trainable params: 12
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Jetzt zur Frage....
Warum ist in Pycharm "sequential_1" und bei Jupiter "sequential_2" eingestellt?
was ist der unterschied im enviromnt Jupiter Pycharm?
ist beim import der module etwas schief gelaufen?
es sieht so aus als würden die eingänge in der pycharm version nicht erkannt werden diese ist auch bei übergelagerten dense layer der fall bei mehr als einem neuron.
Pycharm/Keras 2.3.1
Jupiter /Keras 2.3.1
Fehlermeldung:
ValueError: Error when checking target: expected lstm_1 to have shape (1,) but got array with shape (2,)
Nach etwas suche habe ich in beiden Umgebungen den Befehl model.summary() versucht .
Selber Code in den zwei Umgebungen.
Ergebniss Pycharm:
Model: "sequential_1"
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Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
lstm_1 (LSTM) (None, 1) 12
=================================================================
Total params: 12
Trainable params: 12
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
Ergebniss Jupiter :
Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
lstm_2 (LSTM) (None, 1) 12
=================================================================
Total params: 12
Trainable params: 12
Non-trainable params: 0
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Jetzt zur Frage....
Warum ist in Pycharm "sequential_1" und bei Jupiter "sequential_2" eingestellt?
was ist der unterschied im enviromnt Jupiter Pycharm?
ist beim import der module etwas schief gelaufen?
es sieht so aus als würden die eingänge in der pycharm version nicht erkannt werden diese ist auch bei übergelagerten dense layer der fall bei mehr als einem neuron.