Задача с определением формы входного тензора
Я работаю над классификатором твитов и попытался преобразовать свою модель из Tensorflow в TensorflowJS. Однако у меня есть проблема с предсказанием ввода.
Я преобразовал свою модель Keras в Javascript, используя tfjs-конвертер, и загрузил модель.
Модель получает предложение, которое конвертируется токенайзером Keras в последовательность чисел типа "Я люблю собак", становится "1, 17, 32", а затем дополняется нулями. Моя модель рассчитана на 1D тензор размера 350.
Я пытался кормить в JavaScript массив чисел. Я не понимаю, какой тензор я должен дать в качестве входных данных, чтобы сделать прогноз.
Моя модель в Python выглядит следующим образом:
model = Sequential()
model.add(embedding_layer)
model.add(Conv1D(256, 3, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(7, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics= ['acc',keras_metrics.precision(),keras_metrics.recall(),f1]
TensorflowJS возвращает следующее сообщение об ошибке: "Ошибка: ошибка при проверке: ожидалось, что embedding_3_input будет иметь форму [null,350], но получил массив с формой [350,1]".