Вопрос или проблема
Я реализую модель последовательность-в-последовательность с архитектурой RNN-VAE и использую механизм внимания. У меня проблема в части декодирования. Я сталкиваюсь с этой ошибкой: IndexError: list index out of range Когда я запускаю этот код:
decoder_inputs = Input(shape=(len_target,))
decoder_emb = Embedding(input_dim=vocab_out_size, output_dim=embedding_dim)
decoder_lstm = LSTM(units=units, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_lstm_out, _, _ = decoder_lstm(decoder_emb(decoder_inputs),
initial_state=encoder_states)
print("enc_outputs", encoder_outputs.shape) # ==> (?,256)
print("decoder_lstm_out", decoder_lstm_out.shape)# ==> (?,12,256)
print("zzzzzz", z.shape) # ==> (?,256)
attn_layer = AttentionLayer(name="attention_layer")
attn_out, attn_states = attn_layer([z,z], decoder_lstm_out)
Ошибка возникает на последней строке, и трассировка указана:
Traceback (most recent call last):
File "malek_tuto.py", line 197, in <module>
attn_out, attn_states = attn_layer([z,z], decoder_lstm_out)
File "C:\Users\lightland\Anaconda3\lib\site-
packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py", line 728, in
__call__ self.build(input_shapes)
File "D:\PFE\Contribution\modele\layers\attention.py", line 24, in
build shape=tf.TensorShape((input_shape[0][3], input_shape[0][3])),
File "C:\Users\lightland\Anaconda3\lib\site-
packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 615, in
__getitem__ return self._dims[key]
IndexError: list index out of range
В классе AttentionLayer функция build определена следующим образом:
def build(self, input_shape):
assert isinstance(input_shape, list)
print("hhhhhhhhhh",input_shape)
print("jjknkjnjk")
# Создайте переменную весов, которая может обучаться для этого слоя.
self.W_a = self.add_weight(name="W_a",
shape=tf.TensorShape((input_shape[0][2],
input_shape[0][2])),
initializer="uniform",
trainable=True)
self.U_a = self.add_weight(name="U_a",
shape=tf.TensorShape((input_shape[1][2],
input_shape[0][2])),
initializer="uniform",
trainable=True)
self.V_a = self.add_weight(name="V_a",
shape=tf.TensorShape((input_shape[0][2], 1)),
initializer="uniform",
trainable=True)
super(AttentionLayer, self).build(input_shape)
Если кто-то может мне помочь, я буду очень благодарен, я не понимаю, где проблема и как ее решить.
Заранее спасибо
Может быть, вы не используете attention.py, который, по вашему мнению, используете. Ошибка указывает на то, что проблемная строка в Attention build следующая:
shape=tf.TensorShape((input_shape[0][3], input_shape[0][3])),
но код attention.py, который вы с нами поделились, похоже, не содержит такой строки. Возможно, вы просто забыли сохранить изменения в новом файле attention.py.
Ответ или решение
Проблема, с которой вы столкнулись, связана с ошибкой IndexError: list index out of range, возникающей в вашем коде при попытке доступа к элементу input_shape в функции build вашего класса AttentionLayer. Давайте рассмотрим возможные причины этой ошибки и пути её решения.
Причины ошибки
-
Неверная структура входных данных: Ошибка возникает, когда вы пытаетесь получить доступ к элементу, который не существует в списке
input_shape. В вашем случае это происходит на строке:shape=tf.TensorShape((input_shape[0][3], input_shape[0][3])),Это означает, что программа пытается получить доступ к четвертому элементу (индекс 3) первого элемента списка
input_shape, который в данный момент является пустым или имеет недостаточное количество измерений. -
Неправильная форма входных данных: Убедитесь, что при вызове слоя внимания вы передаете данные в правильном формате, соответствующем ожидаемым видам. Ваша функция
attn_layer([z,z], decoder_lstm_out)вводит на слой массива с двумя одинаковыми входами и выходом из декодера, и здесь может возникнуть несоответствие форм. -
Ошибка при передаче значений: При вызове слоя, который ожидает определенное количество входных значений, вы можете передать недостаточное количество входных данных. Важно убедиться, что передача значений в
attn_layerсоответствует тому, что она ожидает.
Решение
-
Проверьте входные размеры: Прежде всего, добавьте печать формы входных данных непосредственно перед строкой, вызвавшей ошибку:
print("input_shape", [tensor.shape for tensor in [z, z, decoder_lstm_out]])Убедитесь, что каждое значение существует и правильно соответствует ожидаемым формам на вашем слое.
-
Корректировка кода в вашем слое внимания: Если вы не используете изменённую версию класса
AttentionLayer, убедитесь, что код сохранён и загружается корректно. При необходимости обновите код и попробуйте снова. -
Правильные индексы: Убедитесь, что вы используете правильные индексы при обращении к элементам массива. Например, если
input_shape[0]илиinput_shape[1]имеют размерность меньше 4, это вызовет ошибку.
# Пример исправления в build
def build(self, input_shape):
assert isinstance(input_shape, list)
if len(input_shape[0]) < 3 or len(input_shape[1]) < 3:
raise ValueError("Input shapes must have a minimum of 3 dimensions.")
self.W_a = self.add_weight(name="W_a",
shape=(input_shape[0][2], input_shape[0][2]),
initializer="uniform",
trainable=True)
self.U_a = self.add_weight(name="U_a",
shape=(input_shape[1][2], input_shape[0][2]),
initializer="uniform",
trainable=True)
self.V_a = self.add_weight(name="V_a",
shape=(input_shape[0][2], 1),
initializer="uniform",
trainable=True)
super(AttentionLayer, self).build(input_shape)Заключение
Эти шаги должны помочь вам диагностировать и устранить ошибку IndexError: list index out of range в вашем коде. Если проблема не исчезнет, возможно, стоит дополнительно более подробно проверить данные, которые обрабатываются перед вызовом слоя, и убедиться, что все размеры совпадают.