import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Model, Input from keras.layers import Conv1D, BatchNormalization, Activation, Add, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) # 将数据转换为Numpy数组 data = data.values # 定义输入形状 input_shape = (data.shape[1], 1) # 定义深度残差网络 def residual_network(inputs): # 第一层卷积层 x = Conv1D(32, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(32, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(32, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dense(data.shape[1], activation="linear")(x) outputs = Add()([x, inputs]) return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 训练模型 model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) # 预测数据 predicted_data = model.predict(data[..., np.newaxis]) predicted_data = np.squeeze(predicted_data) # 可视化去噪前后的数据 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(12, 8)) for i in range(3): axs[i].plot(data[:, i], label="Original Signal") axs[i].plot(predicted_data[:, i], label="Denoised Signal") axs[i].legend() plt.savefig("denoised_signal.png") # 将去噪后的数据保存为CSV文件 df = pd.DataFrame(predicted_data, columns=["x", "y", "z"]) df.to_csv("denoised_data.csv", index=False)报错为Traceback (most recent call last): File "G:\project2\main.py", line 51, in <module> model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1154, in fit batch_size=batch_size) File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 621, in _standardize_user_data exception_prefix='target') File "G:\python\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\training_utils.py", line 145, in standardize_input_data str(data_shape)) ValueError: Error when checking target: expected add_6 to have shape (3, 3) but got array with shape (3, 1)

时间: 2023-06-13 08:08:11 浏览: 109
这错误提示表明,模型的输出形状是 (3, 3),而你的目标数据的形状是 (3, 1)。这可能是由于你的目标数据的维度不正确导致的。在这种情况下,你可以尝试将目标数据的维度更改为 (n, 3, 1),其中 n 是样本数。你可以使用 np.newaxis 命令来添加一个新维度,例如: ``` model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis], epochs=100) ``` 可以将其修改为: ``` model.fit(data[..., np.newaxis], data[..., np.newaxis, np.newaxis], epochs=100) ``` 这将为目标数据添加一个新的维度,使其形状变为 (n, 3, 1)。
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch,学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码,使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层,并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。通过对数据进行处理,将输入数据按照一定的规范进行规范化,将标签转换成了一个one-hot编码的形式。最后,该代码通过在数据上进行训练,得到一个可以用来做预测的深度学习模型。

import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) print(fuzzy_pred)获得其运行时间

抱歉,我无法获得该代码的运行时间,因为您没有在代码中包含计时器或时间测量的代码。您可以使用Python的time模块来计算代码的运行时间。例如,您可以在代码的开始和结束位置添加以下代码: ``` import time start_time = time.time() # Your code here end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds") ``` 这将打印代码的总运行时间,以秒为单位。
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