蟒蛇keras神经网络：IndexError：指数是出界外

Question

我试图适应多类分类神经网络模型，但我有

IndexError: indices are out-of-bounds 

错误。 我的训练数据的维度为(26728, 450)，有450个功能。输出大小为5（5类）。我用to_categorical(train_Y)将它转换为5列的矩阵。

的代码是

model = Sequential() 

model.add(Dense(64, input_dim=train_X.shape[1], init='uniform')) 
model.add(Activation('tanh')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(64, init='uniform')) 
model.add(Activation('tanh')) 
model.add(Dropout(0.5)) 
model.add(Dense(5, init='uniform')) 
model.add(Activation('softmax')) 

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

train_Y_keras = to_categorical(train_Y) 
model.fit(train_X, train_Y_keras, nb_epoch=10) 

我不完全了解加层的，我复制和修改，这里http://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#getting-started-with-the-keras-functional-api，任何人都可以指出我的错误给出的代码？谢谢。

Answer 1

我通过将熊猫数据框转换为numpy数组来实现它。