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我正在测试不同的拓扑，但是我想要一个7个神经元的输入层(输入中的时间序列有7个维度)和一个神经元输出层(预测的值是一维的)，在它们之间，我正在用几个可变数量的LSTM层进行测试，每个层都有不同数量的神经元有时我会遇到这样一个奇怪的错误： ValueError: Input 0 of layer lstm_1 is incompa
浏览 131提问于2021-10-01得票数 0
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torch.nn.Linear(256, 256),)_, (hidden, _) = lstm(data)尽管如此，该示例仅适用于子类模型。我不能在tensorflow.js中创建和训练这个模型的原因是因为我试图在tensorflow.js中实现这个repo：，同时仍然使用
浏览 5提问于2021-10-05得票数 0
我正在用Python、Keras和Tensorflow构建一个基于LSTM的深层Q学习网络，并遇到了以下问题。在使用给定的batch_input_shape创建网络并尝试将网络与该形状的数据相匹配之后，我将收到以下错误：
警告:tensorflow:模型是为输入张量(“lstm_34_input:0”，shape=(64，1，10)，dtype=float32)用形状(64，1，10)构造的，但是对不</em
浏览 1提问于2020-08-19得票数 0
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我使用的是Keras的LSTM模型。 输入数据形状：(无，210，4) “210”是“21个样本*10” 称为输入数据形状：(无，21，4) 这本应是个问题，但事实并非如此。为什么会出现这样的问题？警告:tensorflow:模型是使用输入输入( KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None，210，4)，dtype=tf.float32，name='lstm_ input ')，name='lstm</e
浏览 12提问于2021-05-05得票数 0
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我想建立一个端到端的可训练模式，包括以下几个方面：
我现在的问题是在重塑之后，如何用Keras或Tensorflow将特征矩阵的
浏览 3提问于2017-04-28得票数 1
训练特征，形状(1032，5，5,122880)，进入LSTM层。这将产生"ValueError: Input 0与图层lstm_16不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=2“5x5x122880是训练样本的瓶颈特征
model =告诉我，在通过LSTM层运行它们之前，我应该重塑训练瓶颈特性。(2,input_shape=training
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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self.LSTM = LSTM((1),input_shape=[7,5, 4])
这就是我如何定义我的lstm层的，这里5是时间步骤的no，4是特性的no，7是代理的，我希望输出的形状是批大小，7，4，但是我得到了错误"ValueError: LSTM的输入0与层不兼容:预期的
浏览 2提问于2022-02-03得票数 0
我正在为MNIST手写数据集编写LSTM+CNN代码，如何解决维度问题？from tensorflow.keras import datasets, layers, models
################### Loading da
浏览 0提问于2019-08-13得票数 2
我尝试用RNN网络创建模型，但我收到了:层输入0与层lstm_9不兼容:预期的ndim=3，找到了ndim=4。完全接收到: None，2,4000,256错误。classes)input = Input(shape=(2,4000)) # shape from train_datalstm= LSTM(1024, return_sequences=T
浏览 1提问于2020-04-29得票数 1
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LSTM:层顺序输入0与层不兼容
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我知道这里有几个问题，但我还没有找到一个完全适合我的问题。我正试图将来自Pandas DataFrames的数据安装到LSTM中，但对我必须提供的格式感到困惑。我创建了一个小代码片段，它将向您展示我试图做的事情：from tensorflow.keras.modelsimport Sequential
from tensorflow.keras.layers
浏览 13提问于2020-07-05得票数 1
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我希望将图像向量与序列嵌入连接起来，然后将其提供给解码器模型。print(e1.shape)
print(dec1.shape)
dec3 = LSTM(256)(dec2) dec5 = Dense(256, activationcategorical_crossentropy",
浏览 0提问于2020-06-15得票数 9
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我可以用他们的GPU来做这件事，但是用他们的TPU来检索我的错误.这里有人知道我是失踪的吗？在CuDNNLSTM中实际使用TPU有意义吗？还是CuDNNLSTM只是为GPU量身定做的？提前谢谢。
浏览 4提问于2020-08-27得票数 3
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我有CNN并希望将其更改为LSTM，但当我修改代码时，收到相同的错误: ValueError:输入0与图层不兼容gru_1:期望的ndim=3，找到ndim=4def build_model(X,Y,nb_classes): model.add(Dense(nb_classes
浏览 1提问于2017-09-30得票数 1
我有一个关于时间序列数据的问题。我的训练数据集有维度(3183，1，6)model = Sequential()model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(100, input_shape = (training_input_data.shapetraining_i
浏览 0提问于2019-09-30得票数 0
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进入LSTM模型的TFIDF向量
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我正在尝试将我的TF国防军载体输入到LSTM模型中。：model.addTensorflow。我收到了这个错误
ValueError:层sequential_2的输入0与图层不兼容:预期的ndim=3
浏览 5提问于2022-06-29得票数 1
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对于LSTM顺序网络的输入维数和形状，我有一个问题。我正在寻找正确的方法来重塑和调整这个input_merged (?，1,2400，60)到LSTM输入--输入已经成功地连接起来，但是新的维度不能从LSTM网络输入中被接受。()
带有尺寸错误和输入形状的日志
B‘你好，TensorFlow!’File self.assert_input
浏览 0提问于2019-08-05得票数 0
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双向LSTM的几个问题
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最初，我使用了带有两个隐藏层的LSTM，然后决定看看使用双向层是否会有任何改进。我没有改变输入的形状从LSTM到双向LSTM。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，我得到了一个关于第二层的错误，期望有4个维度。我的问题是为什么会发生这种情况，我能做些什么？错误消息: ValueError: Input 0与bidirectional_2层<
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
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我对LSTM的训练模式有问题。错误是: ValueError: sequential_8层的输入0与该层不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=4。收到的完整形状：(无，5，1，1)守则是： df_as_np = df.to_numpy()import keras
from
浏览 4提问于2021-11-24得票数 0
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我正在尝试使用具有30个不同特征的时间序列数据集，并希望预测其中3个特征的未来值。有没有什么方法可以使用TensorFlow和Sckit-learn来指定我想要用于输出的功能以及输出的数量？或者这只是在我创建x_train、y_train等集合时完成的？我想根据各种气象因素(气压、HDD、CDD、污染等)来预测热指数、温度和湿度。我希望预测的3个因素是30个总特征中的一部分。我正在使用TensorFlows RNN教
浏览 18提问于2020-07-17得票数 1
我正在为时间序列数据构建一个LSTM模型，但我得到了以下错误：我的模特：model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add
浏览 3提问于2022-07-02得票数 0
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