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강사님, 따라한 코드와 예제 코드를 실행시켰는데 값이 정상적으로 안나타나서 이유를 알고 싶습니다.
두 코드 모두 같은 내용인데요...
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size+1, 64))
model.add(Bidirectional(LSTM(64)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
model = Sequential([
Embedding(vocab_size + 1, 64), # 임베딩 레이어 추가 (어휘 크기 + 1, 임베딩 차원 64)
Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), # 양방향 LSTM 레이어 추가 (유닛 수 64)
Dense(64, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()
제가 실행하면 값이 안나와서요...
강의를 끝까지 안봐서 그런걸까요?..따라치다 중간에 이상해서 강사님 파일도 불러왔는데 전 실행이 잘 안되서 왜 이렇게 나오는지 문의 드립니다.
실행결과 :
Model: "sequential_3"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ embedding_3 (Embedding) │ ? │ 0 (unbuilt) │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ bidirectional_3 (Bidirectional) │ ? │ 0 (unbuilt) │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dense_6 (Dense) │ ? │ 0 (unbuilt) │
├─────────────────────────────────┼────────────────────────┼───────────────┤
│ dense_7 (Dense) │ ? │ 0 (unbuilt) │
└─────────────────────────────────┴────────────────────────┴───────────────┘
Total params: 0 (0.00 B)
Trainable params: 0 (0.00 B)
Non-trainable params: 0 (0.00 B)
답변 1
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model = Sequential([
Embedding(vocab_size + 1, 64), # 임베딩 레이어 추가 (어휘 크기 + 1, 임베딩 차원 64)
Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)), # 양방향 LSTM 레이어 추가 (유닛 수 64)
Dense(64, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.build(input_shape=(None, max_length))
model.summary()
tensorflow version이 upgrade 되면서 model.build 를 명시적으로 호출하도록 변경되어 나타난 현상입니다. 이렇게 수정하시면 parameter 갯수 나오고, 교재 원본도 수정해 놓겠습니다.
좋은 지적 감사합니다.
UPDATE 가 있었군요.
빨리 확인해주셔서 감사합니다 😀