问如何在keras.LSTM完成不定长的三维数据输入？

提问于 2021-09-14 21:07:38

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数据 x，y，每个数据都是[1*(30+k)*61],和[1*k*63]维度的，部分数据的shape如下。

其中k是变化的，如何更改下面的代码，使得模型可以训练？

class Agent:
    def get_model1(self, hidden_units, k):
        encoder_inputs = Input(shape=(None, 61), name="encode_input")
        enc_outputs, enc_state_h, enc_state_c = LSTM(16, return_sequences=True, return_state=True)(encoder_inputs)
        attn_output, _ = MultiHeadAttention(num_heads=2, key_dim=16)(enc_outputs[:, k:, :], enc_outputs,
                                                                     return_attention_scores=True)
        decoder_out, _, _ = LSTM(63, return_sequences=True, return_state=True)(attn_output)
        model = Model(inputs=[encoder_inputs], outputs=[decoder_out])
        model.summary()
        return model

    def get_model(self, hidden_units, k):
        model = keras.Sequential([
            Input(shape=(None, 61), name="encode_input"),
            tf.keras.layers.Masking(mask_value=[-1.] * 61, input_shape=(None, 61)),
            self.get_model1(hidden_units, k)
        ])
        model.summary()
        return model

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