keras.layers.LSTM(150, activation='sigmoid',return_sequences=True,input_shape=(X_train.shape)),上面是第一层(5793993，7，1)，这是输入的形状。ValueError:在检查输入时出错:期望lstm_12_input具有形状
浏览 2提问于2020-03-16得票数 0
2回答
我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。x = keras.layers.Input(shape=(3, 1)) model= keras.Model(inputs=x, outputs=y)
如上所述，<
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
回答已采纳
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：这将创建上面看到的</
浏览 1提问于2020-08-19得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在学习粗糙张量及其在粒子跟踪中的应用。我有以下最小的例子，它再现了我一直在经历的错误。, max_seq=max_seq)
~/anaconda3/l
浏览 28提问于2020-12-14得票数 0
我想增加rnn或lstm细胞的反复重量。import tensorflow as tf
lstm = tf.keras.layers.LSTM4个
浏览 5提问于2020-03-04得票数 0
回答已采纳
我使用以下代码创建了一个LSTM模型：model.add(tensorflow1.keras.layers.LSTM(128)) model.add(tensorflow1.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True)) model.add(tens
浏览 3提问于2021-03-15得票数 0
回答已采纳
我是深度学习的新手，在理解4个特征向量(全部是浮点数)的嵌入和传递序列到LSTM模型时遇到了问题。=[None], dtype=tf.float64, ragged=True),tf.keras.layers.LSTM(),tf.keras.layers.Dropout(0.2)])
keras
浏览 31提问于2021-08-16得票数 0
我正在尝试通过LSTM传递数据，在这一点上，LSTM只是启动和运行它的最基本的架构。我的输入x形状是(8,200,6,2)，y是(8,200,2)。所以我有一个8个数组的列表，包含200个序列，其中每个元素都是一个形状为(6,2)的数组。编辑:现在将(6,2)数组展平为(12)，因此形状为(8,200,12)和(8,200,2)
浏览 7提问于2019-08-12得票数 0
1回答
我正在学习RNN，我正在使用TensorFlow/Keras。我了解普通RNN和LSTM层的基本知识，但我很难理解如何将模型与数据相匹配。我的数据集包含几个不同大小的时间序列示例，例如：x2 = [3, 7]在keras文档中，它说RNN层的输入必须具有(batc
浏览 5提问于2021-08-31得票数 0
回答已采纳
我使用LSTM和VNN将主动文本转换为被动文本。我把标记化的数据输入到lstm中，得到形状的特征向量(68,1)，然后使用它作为香草神经网络的输入数据以及形状的输出概率矩阵(68,10,10)。然而，当我尝试model.fit()时，我得到了以下错误：Traceback (most recent call la
浏览 10提问于2022-09-26得票数 3
回答已采纳
1回答
我的模型看起来是这样的：model.add(keras.layers.LSTM(64, input_shape=(None, 1), return_sequences=True))model.add(keras.layers.Dense(6))
我在</em
浏览 4提问于2022-01-04得票数 0
1回答
了解keras层中的形状
、、、、
我正在学习Tensorflow和Keras来实现LSTM many-to-many模型，其中输入序列的长度等于输出序列的长度。tensorflow.keras.layers import ( Bidirectional, LSTM,
Dense, Embedding例如，Embedding_Layer的输出形状是(BATCH_SIZE
浏览 1提问于2021-03-29得票数 1
我试图使用return_sequence训练一个LSTM模型，以返回每个输入时间步骤的隐藏状态输出，从而解决一个回归问题。我的数据形状是：( 31,2720，16)，即31批2720个样本，16个特征。_____________________________________
浏览 6提问于2020-04-26得票数 1
回答已采纳
我正在为LSTM input_shape这件事而挣扎。在这里，我做了一个简单的LSTM网络，应该进行培训，使输入加倍。from keras.models import Sequentialimport numpy as np
X = np.arraycategorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=[&
浏览 1提问于2018-02-25得票数 3
回答已采纳
3回答
我正在使用深度学习库keras，并试图堆叠多个LSTM，但没有成功。下面是我的代码model.add(LSTM(100,input_shape =(time_steps,vector_size)))上面的代码在第三行Exception: Input 0 is incompatible with layer lstm_28: expected ndim=3, found ndim=2<
浏览 1提问于2016-10-31得票数 82
回答已采纳
我对Tensorflow input_shape有一些困惑。此外，假设每个单词通过字嵌入被表示为2个数字。该程序只在我指定input_shape=(3,4,2)在稠密层下时才能工作。但是当我使用LSTM层时，程序只在input_shape=(4,2)时工作，而在input_shape=(3,4,2)时不起作用。
那么，如何指定这些输入的
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
回答已采纳
2回答
我希望下面的模型采用8，1的输入形状，批量大小为16。我一直试图使模型的输出形状与输入相同，但我只能在需要(16、8、1)时才能得到它输出的形状(16、8、1)。有可能这样做吗？谢谢你的帮助。model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv1D(filte
浏览 15提问于2022-07-09得票数 0
回答已采纳
我一直在使用Keras (Version1.1.1) LSTM和Theano作为后端，没有任何问题。现在，我想切换到Tensorflow (0.8.0版)，无法获得一个简单的示例来工作。(): y = LSTM(32)(x)
在执行最后一行时，我得到了以下错误：Keras-1.1.1-py2.7.egg
浏览 4提问于2016-11-23得票数 0
我正在尝试将ConvLSTM作为我的tensorflow网络的一部分，因为我在使用tensorflow ConvLSTM实现时遇到了一些问题，所以我决定使用ConvLSTM2D Keras层。为了让Keras在我的Tensorflow会话中可用，我使用了博客帖子建议(我正在使用Tensorflow后端)：https://blog.keras.i
浏览 175提问于2018-07-05得票数 2
回答已采纳
我试着学习在线教程(、等)，但是当使用keras TimeseriesGenerator来拟合LSTM模型时，我无法正确地获得输入维度。为了训练，我有一个长长的numpy数组，名为dn of shape (12499896,)。当我使用fit_generator对模型进行拟合时我知道错误：
检查输入时出错:期望lstm_9_input具有三
浏览 1提问于2019-08-24得票数 1
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
腾讯云开发者
