ステートフルLSTMがbatch_sizeの問題によって予測できない

Question

ケラスを使用してステートフルLSTMを正常に訓練することができました。私のバッチサイズは60であると私はネットワークに送信していますすべての入力には、以下のBATCH_SIZE で割り切れる私の抜粋です：正常に実行

model = Sequential() 
model.add(LSTM(80,input_shape = trainx.shape[1:],batch_input_shape=(60, 
trainx.shape[1], trainx.shape[2]),stateful=True,return_sequences=True)) 
model.add(Dropout(0.15)) 
model.add(LSTM(40,return_sequences=False)) 
model.add(Dense(40)) 
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(output_dim=1)) 
model.add(Activation("linear")) 
keras.optimizers.RMSprop(lr=0.005, rho=0.9, epsilon=1e-08, decay=0.0) 
model.compile(loss="mse", optimizer="rmsprop") 

マイトレーニングライン：今すぐ

model.fit(trainx[:3000,:],trainy[:3000],validation_split=0.1,shuffle=False,nb_epoch=9,batch_size=60) 

私は予測してみてください再び60で割ることができますが、エラーが発生します。

ValueError: In a stateful network, you should only pass inputs with a number of samples that can be divided by the batch size. Found: 240 samples. Batch size: 32.

誰かが私に何か間違っていると教えてもらえますか？私は混乱して、とても多くのことを試しましたが、何も助けません。

Answer 1

エラーの原因は、model.predictにバッチサイズを指定しなかったことが原因と思われます。あなたは、「予測する」セクションにdocumentationで見ることができるように、デフォルトのパラメータは、あなたのエラーメッセージの理由32が表示されている

model.predict(self, x, batch_size=32, verbose=0) 

です。したがってbatch_size=60をmodel.predictに指定する必要があります。