Keras, comment puis-je prédire après avoir formé un modèle ?

Question

Je joue avec l'ensemble de données reuters-example et cela fonctionne bien (mon modèle est formé). J'ai lu comment sauvegarder un modèle, afin de pouvoir le charger plus tard pour le réutiliser. Mais comment puis-je utiliser ce modèle sauvegardé pour prédire un nouveau texte ? Dois-je utiliser models.predict() ?

Dois-je préparer ce texte d'une manière particulière ?

Je l'ai essayé avec

import keras.preprocessing.text

text = np.array(['this is just some random, stupid text'])
print(text.shape)

tk = keras.preprocessing.text.Tokenizer(
        nb_words=2000,
        filters=keras.preprocessing.text.base_filter(),
        lower=True,
        split=" ")

tk.fit_on_texts(text)
pred = tk.texts_to_sequences(text)
print(pred)

model.predict(pred)

Mais j'ai toujours

(1L,)
[[2, 4, 1, 6, 5, 7, 3]]
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-83-42d744d811fb> in <module>()
      7 print(pred)
      8 
----> 9 model.predict(pred)

C:\Users\bkey\Anaconda2\lib\site-packages\keras\models.pyc in predict(self, x, batch_size, verbose)
    457         if self.model is None:
    458             self.build()
--> 459         return self.model.predict(x, batch_size=batch_size, verbose=verbose)
    460 
    461     def predict_on_batch(self, x):

C:\Users\bkey\Anaconda2\lib\site-packages\keras\engine\training.pyc in predict(self, x, batch_size, verbose)
   1132         x = standardize_input_data(x, self.input_names,
   1133                                    self.internal_input_shapes,
-> 1134                                    check_batch_dim=False)
   1135         if self.stateful:
   1136             if x[0].shape[0] > batch_size and x[0].shape[0] % batch_size != 0:

C:\Users\bkey\Anaconda2\lib\site-packages\keras\engine\training.pyc in standardize_input_data(data, names, shapes, check_batch_dim, exception_prefix)
     79     for i in range(len(names)):
     80         array = arrays[i]
---> 81         if len(array.shape) == 1:
     82             array = np.expand_dims(array, 1)
     83             arrays[i] = array

AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

Avez-vous des recommandations sur la manière de faire des prédictions avec un modèle entraîné ?

Answer 1

Vous pouvez utiliser votre tokenizer et le séquençage du tampon pour un nouveau morceau de texte. Ceci est suivi par la prédiction du modèle. Cela retournera la prédiction sous forme de tableau numpy plus l'étiquette elle-même.

Par exemple :

new_complaint = ['Your service is not good']
seq = tokenizer.texts_to_sequences(new_complaint)
padded = pad_sequences(seq, maxlen=maxlen)
pred = model.predict(padded)
print(pred, labels[np.argmax(pred)])