如果使用 texts_to_matrix 使用 X 训练模型，如何标记文本？

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如何解决如果使用 texts_to_matrix 使用 X 训练模型，如何标记文本？？

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我是 TensorFlow 的新手，我想知道如何标记字符串以预测 X_Train、X_test 是否使用 texts_to_matrix 标记。该模型用于分类，从新闻（商业、政治、体育...）中区分不同的类别。

tokenize = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(num_words=1000,char_level=falsE)
tokenize.fit_on_texts(X_Train_1)
X_Train = tokenize.texts_to_matrix(X_Train_1)
X_test = tokenize.texts_to_matrix(X_test_1)

model.fit ...

test_text = 'Im super insecure AND unsure of everything'
test = tokenize.texts_to_matrix(test_text)
print(test.shapE) # should be (1000,)
(43,1000)
test_pred = model.preDict(np.array([test]))

text_labels[np.argmax(test_pred)]
---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                TraceBACk (most recent call last)
<ipython-input-67-51b109f3505f> in <module>()
----> 1 text_labels[np.argmax(test_pred)]

IndexError: index 78 is out of bounds for axis 0 with size 6

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

大佬总结

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