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python - 双向 LSTM 的问题

问题描述

最初我使用带有两个隐藏层的 LSTM，然后决定看看使用双向层是否会有任何改进。我没有改变从 LSTM 到双向 LSTM 的输入形状。当我运行 LSTM 版本时，它运行得很好，但是当我运行双向版本时，我收到关于第二层期望 4 维的错误。我的问题是为什么会发生这种情况，我该怎么办？

错误消息：ValueError：输入 0 与双向_2 层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2

训练集的输入形状为(284,1,3)。

双向 LSTM 的代码：

model = Sequential()

model.add(Bidirectional(LSTM(units=steps,input_shape=(1,steps))))
model.add(Bidirectional(LSTM(steps),merge_mode= 'ave'))
model.add(LSTM(units=steps,return_sequences=True,activation='relu'))

model.compile(loss='mse', optimizer='sgd',metrics=[Gavg])

model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs= 200, validation_data=(X_test,y_test), verbose=1)

标签： pythontensorflowmachine-learningkeraslstm

解决方案

由于您将多个 LSTM 层堆叠在一起，因此您需要return_sequences=True在前两层上使用。否则，它们的输出将具有形状，(batch_size, n_units)因此不会是序列，并且无法由以下 LSTM 层处理。

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