keras - 当我给它 2 时，Keras LSTM 期望 3 维，但当我给它 3 时，它期望 4 维

Question

这给了我一个错误，告诉我它预期 3 个维度但得到了 2 个：

input_layer = 输入（形状=（无，1000000））

lstm_1 = LSTM(500, dropout=.2, recurrent_dropout=.2)(input_layer)

这些中的任何一个都给了我一个错误，告诉我它需要 4 个维度但得到了 3 个：

input_layer = Input(shape=(None, 1000000, None))

input_layer = Input(shape=(None, None, 1000000))

标签： keraslstm

Answer 1

输入shape参数没有考虑批量大小，所以真正给出shape=(None, 1000)是期望的(batch_size, None, 100)，它变成了 3 维的。因此，您需要输入形状数据（样本、时间步长、特征），因此需要输入fit函数的 3D 数据。