在我的LSTM中获取非brodcastable错误

在LSTM（长短期记忆网络）中，获取"非broadcastable"错误通常是由于输入数据的维度不匹配引起的。LSTM是一种递归神经网络，用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。它具有输入门、遗忘门和输出门等关键组件，可以有效地捕捉和记忆长期依赖关系。

当在LSTM中出现"非broadcastable"错误时，意味着输入数据的维度无法进行广播操作，即无法进行适当的形状匹配。这通常是由于输入数据的形状不一致或不符合LSTM层的要求导致的。

为了解决这个问题，可以采取以下步骤：

1. 检查输入数据的形状：确保输入数据的形状与LSTM层的期望形状相匹配。LSTM层通常期望输入数据具有三维形状，即(batch_size, sequence_length, input_dim)。如果输入数据的形状不匹配，可以使用reshape()函数或其他相应的方法来调整数据的形状。
2. 检查输入数据类型：确保输入数据的类型与LSTM层的要求相匹配。LSTM层通常期望输入数据为浮点型数据，如果输入数据的类型不匹配，可以使用astype()函数将数据类型转换为浮点型。
3. 检查输入数据的取值范围：确保输入数据的取值范围在LSTM层的期望范围内。有时，输入数据的取值范围过大或过小可能导致计算错误或梯度消失/爆炸问题。可以使用数据归一化或标准化的方法来调整输入数据的取值范围。

总之，在解决"非broadcastable"错误时，需要仔细检查输入数据的形状、类型和取值范围，并根据需要进行相应的调整。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查LSTM层的参数设置或其他相关因素。