Kerasを使用した次元削減

Question

私は257列のMNIST手書き桁のデータセットを持っています。

1 : 256 - pixel values 
257 - target 

どのように私は2次元を使用して入力を減らすためにkerasを使用してオートエンコーダを設計します。私はnumpyの配列の代わりに、パンダのデータフレームを使用してこの問題を解決することができ

encoding_dim = 32 
input_img = Input(shape=(256,)) 
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_img) 
decoded = Dense(256, activation='sigmoid')(encoded) 

# this model maps an input to its reconstruction 
autoencoder = Model(input=input_img, output=decoded) 
autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') 
autoencoder.fit(X, X, 
      nb_epoch=50, 
      batch_size=256, 
      shuffle=True) 

エラー

KeyError: '[318 327 ...] not in index 

Answer 1

を試してみましたが、何

。