Keras Conv1D на последовательности ДНК

Я хотел бы применить одномерную свертку к последовательности ДНК фиксированного размера, используя keras.
Последовательность ДНК имеет длину 45 оснований. Каждая последовательность была закодирована горячим способом. Есть один фильтр с размером ядра = 3. См. рисунок ниже:

1D свертка

У меня есть 1000 последовательностей для тренировки. Тогда форма x_train будет следующей: (1000, 45, 4).
Цель будет True/False с формой: (1000,)

Я пытался использовать keras следующим образом:

K.clear_session()

model = Sequential()

#add model layers
model.add(Conv1D(1, kernel_size=1, activation="relu", input_shape =(1000,45)))


#model.add(Flatten())
#model.add(Dense(2, activation="softmax"))


model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit (x_train, y_train, эпохи = 10)

Но я получаю следующую ошибку:

ValueError: Error when checking input: expected conv1d_1_input to have shape (1000, 45) but got array with shape (45, 4)

keras-layer convolution dna-sequence
person dridk    schedule 16.03.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Во входной форме для слоя Conv1D вы не должны записывать количество последовательностей в вашем наборе данных, и вы обязательно должны указать 2 измерения ваших ДНК, закодированных одним горячим кодом. Итак, ответ input_shape =(45,4) должен успеть. Что касается количества последовательностей в наборе данных, вы можете либо полностью опустить это число, либо разделить его на размеры пакетов (32, 64, 128...), что лучше для производительности графического процессора: model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10)

person gregoruar    schedule 15.07.2020