ケラスモデルのfit_generator（）

Question

def Generate(): 
i = 0 

while 1: 
    i = i%int(Numb/batch_size) 
    my_input_batch = my_input[i*batch_size : (i+1)*batch_size] 
    my_output_batch = my_output[i*batch_size : (i+1)*batch_size] 
    encoder_input_data = np.array(np.zeros((batch_size, max_encoder_text_length, num_dictonary),dtype='float32')) 
    decoder_input_data = np.array(np.zeros((batch_size, max_decoder_text_length, num_dictonary),dtype='float32')) 
    decoder_target_data = np.array(np.zeros((batch_size, max_decoder_text_length, num_dictonary),dtype='float32')) 

    for i, (text_input, text_output) in enumerate(zip(my_input_batch, my_output_batch)): 
     for t, word in enumerate(my_input_batch): 
      encoder_input_data[i, t, word] = 1. 
     for t, word in enumerate(my_output_batch): 
      decoder_input_data[i, t, word] = 1. 
      if t > 0: 
       decoder_target_data[i, t - 1, word] = 1. 
    i = i + 1  
    yield ({encoder_input_data, decoder_input_data}, {decoder_target_data}) 

Keracのfit_generator()で私のモデルをトレーニングしたいと思います。しかし、私が列車を始めるときに間違いがあります。

File "test.py", line 146, in Generate yield ({encoder_input_data, decoder_input_data}, {decoder_target_data}) 
TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray' 

どうすればこの問題を解決できますか？私は間違っている？

Answer 1

この特定のステートメント{encoder_input_data, decoder_input_data}, {decoder_target_data}はnumpyアレイのうちsetを作成しています。その操作は不可能です。

は、あなたがそれは私の問題を解決していません

yield ((encoder_input_data, decoder_input_data), (decoder_target_data))