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tensorflow - ValueError：输入 0 与层 lstm_60 不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2

问题描述

我想在我的x_trainshape(318,39)和y_trainhas shape建立一个深度 RNN (318,)。当我执行下面的代码时：

model.add(LSTM(20,input_shape=(X_train.shape[1:]), activation='relu', return_sequences=True))
model.add(LSTM(20, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train,y_train,batch_size=20,epochs=250)

我收到以下错误：

ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_60: expected ndim=3, found ndim=2

标签： tensorflowkerasdeep-learninglstmrecurrent-neural-network

解决方案

由于您使用的是LSTM，我假设您的输入数据是连续的，即您有 318 个示例，其中每个示例有 39 个时间步长？如果是这种情况，您应该首先正确地重塑您的输入数据，例如：

import numpy as np
X_train = np.expand_dims(X_train, -1)

这会将您的 X_train 重塑为形状，(318, 39, 1)然后它将起作用（仅当我的初始假设正确时）

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