Краткое введение: Keras считает себя API нейронных сетей высокого уровня. Он написан на Python, а недавно, в июне 2k17 года, он был портирован на R. И он имеет несколько преимуществ, которые могут быть не очевидны для пользователей R. И я лично не видел решения проблем, с которыми сталкивался в Интернете.
Когда вы начинаете работать с нейронными сетями, в каждом учебном пособии вы увидите потрясающий набор данных MNIST, который идеально подходит для этой проблемы.
Однако, когда вы начали работать с Keras, у вас, вероятно, появилось другое приложение, ожидающее вас. И вот в чем дело - какие данные нужно кормить в Керасе? Вы скармливаете ему свой хорошо подготовленный набор данных и получаете такую ошибку:
Ошибка в py_call_impl (вызываемый, точки $ args, точки $ ключевые слова): ValueError: Нет данных для «density_5_input». Требуются данные для каждого ключа в: [‘плотный_5_input’]
Это вывод Python. И если вы хотя бы немного не знакомы с Python, вы можете быть удивлены.
В конце концов, это просто говорит о том, что есть отсутствующие значения.
Однако это еще не все. Вы можете получить аналогичную ошибку, если все не числовое.
Наконец, если вы все еще не знаете, как передать свои данные в Keras в R, попробуйте преобразовать data.frames и tibbles в матрицы.
Надеюсь это поможет. И сэкономит кому-то несколько часов поиска и устранения неисправностей.
