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python-3.x - 如何解决“logits 和 labels 必须具有相同的第一维”错误

问题描述

我正在为基于单词的 NLP 尝试不同的神经网络架构。

到目前为止，我已经在本教程的指导下使用了 GRU 的双向、嵌入式和模型：https ://towardsdatascience.com/language-translation-with-rnns-d84d43b40571 ，一切都很好。但是，当我尝试使用 LSTM 时，我收到一条错误消息：

logits 和 labels 必须具有相同的第一维，得到 logits 形状 [32,186] 和标签形状 [4704]

我该如何解决这个问题？

我的源和目标数据集由 7200 个例句组成。它们是整数标记和嵌入的。源数据集被后填充以匹配目标数据集的长度。

这是我的模型和相关代码：

lstm_model = Sequential()
lstm_model.add(Embedding(src_vocab_size, 128, input_length=X.shape[1], input_shape=X.shape[1:]))
lstm_model.add(LSTM(128, return_sequences=False, dropout=0.1, recurrent_dropout=0.1))
lstm_model.add(Dense(128, activation='relu'))
lstm_model.add(Dropout(0.5))
lstm_model.add((Dense(target_vocab_size, activation='softmax')))

lstm_model.compile(optimizer=Adam(0.002), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

history = lstm_model.fit(X, Y, batch_size = 32, callbacks=CALLBACK, epochs = 100, validation_split = 0.25) #At this line the error is raised!

随着形状：

我已经在这里查看过类似的问题并尝试添加 Reshape 图层

simple_lstm_model.add(Reshape((-1,)))

但这只会导致以下错误：

“TypeError：__int__ 返回非 int（类型 NoneType）”

这真的很奇怪，因为我对所有模型都以相同的方式预处理数据集，并且除了上述之外它工作得很好。

标签： python-3.xtensorflowmachine-learningkerasnlp

解决方案

您应该拥有return_sequences=True并return_state=False调用 LSTM 构造函数。

在您的代码段中，LSTM 仅返回其最后一个状态，而不是每个输入嵌入的状态序列。理论上，您可以从错误消息中发现它：

logits 和 labels 必须具有相同的第一维，得到 logits 形状 [32,186] 和标签形状 [4704]

logits 应该是三维的：批量大小 × 序列长度 × 类数。序列的长度是 147，实际上是 32 × 147 = 4704（标签数）。这可能告诉你序列的长度消失了。

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