如何解决keras中的lstm维度错误？

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Tensorflow tf.keras.layers.Reshape RNN/LSTM

python、tensorflow、keras、lstm、recurrent-neural-network

我有一个具有多变量的数据集，我正在尝试重塑LSTM神经网络，但我正在努力重塑图层，但没有成功。我的数据集的形状为(1921535，6)，每341个时间步对应一个样本。我想在(23,341，6)中重塑它，并在Model中输入它。在我的代码下面。([ tf.keras.layers.Reshape((batch_size, max_length, 6), input_shape=(batch_size * max_length, 6)),tf.<e

浏览 25提问于2020-12-03得票数 0

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LSTM层值错误:尺寸必须相等

python、tensorflow、keras、lstm

我试图创建一个非常简单的2层LSTM模型，用于顺序预测。输入数据形状为2D。我想填充我的输入，但我不知道如何做，所以我手动填充我的输入数据。这就是为什么pad_inputs被注释掉的原因。但是，当我运行这个模型时，我会看到一个错误： ValueError: Dimensions must be equal, but are 45 and 400 for '{{node lstm_1/while_11/SelectV2}}

浏览 2提问于2022-01-15得票数 1

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python、keras

以下是我的代码 model = Sequential()model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(LSTM(1, return_sequences=True))我得到了这个错误 ValueError: Error when checking targe

浏览 31提问于2019-05-29得票数 0

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检查输入时出错:期望lstm_28_input具有形状(5739，8)，但得到形状为(1，8)的数组

python、keras、lstm、keras-layer、attention-model

(keras.layers.LSTM(epochs, input_shape=(train_X.shape[0], train_X.shape[2]), return_sequences=True)), epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)但是我打印的输入形状是(5739,8)，我不知道(1,8)来自哪里。以及如何</

浏览 0提问于2018-12-17得票数 1

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尝试使用Keras实现堆叠的LSTM层时出现问题

python、keras

我正在尝试向我的神经网络添加更多的LSTM层，但我一直收到以下错误：我的模型的代码如下： model.add(LSTM(或者如果我添加更多的致密层。只是当我添加LST

浏览 3提问于2017-11-16得票数 1

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处理打包方法时，如何修复TypeError：+：'int‘和'NoneType’的操作数类型不受支持

keras、lstm

我需要对LSTM使用打包方法，对时间序列数据进行训练。我已经定义了模型库，并使用KerasRegressor链接到scikit learn。更新:我使用了Manoj Mohan的方法(在第一条评论中)，并成功地完成了fit步骤。但是，当我将Manoj Mohan的类修改为TypeError时，问题就来了。predict(self, x, **kwargs): super().predict(x, **kwargs) 它解决

浏览 48提问于2019-07-04得票数 1

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ValueError: lstm_27层的输入0与图层不兼容:期望的ndim=3，找到的ndim=2。收到的完整形状：(无，5)

tensorflow、machine-learning、keras、lstm、recurrent-neural-network

我一直在犯这个错误，我不知道我应该为LSTM做什么input_shape。这是我的代码：model.add(LSTM(256,return_sequences=True, input_shape

浏览 2提问于2022-08-08得票数 0

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Keras函数api输入形状误差，lstm层接收2d而不是3d形状。

numpy、tensorflow、keras

我正在使用keras函数api，但是我得到了一个关于模型输入形状的错误-hidden= keras.layers.LSTM(<e

浏览 4提问于2021-10-17得票数 0

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Conv2D失去了张量的维数。导致不兼容的尺寸错误

python、tensorflow、keras、deep-learning

我正试图为我的大学项目制作一些LSTM+CNN混合动力车。这是我的密码 grid=tf.keras.Input(shape=(10,12,1),dtype=tf.float32=-1)(lstm_input) result=LSTM<

浏览 2提问于2021-08-31得票数 2

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ValueError:层"lstm_6“的输入0与该层不兼容

machine-learning、deep-learning、jupyter-notebook、jupyter、google-colaboratory

我正在尝试创建一个由EfficientNetB7和LSTM组成的混合模型。# pretrained model act as a feature extractorx=LSTM(8,input_shape=(IMG_SIZE,IMG_SIZE,3),return_sequences=False)(x)x=(BatchNormalizat

浏览 6提问于2022-08-14得票数 1

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单元/单元之间的LSTM连接(不是时间步骤)

machine-learning、keras、lstm、recurrent-neural-network、rnn

我的问题是如何构建LSTM层，例如在keras中：这些单元是单个单元还是单元状态的维度？我读过关于这个问题的相互矛盾的评论，有人能澄清一下，是否所有的LSTM单元或块都是不同的单元，并且延迟了一个时间步骤，还是LSTM层只是一个单元格，其单元格数为单元状态<e

浏览 1提问于2018-04-05得票数 2

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如何实现LSTM层之间的跳过连接结构

tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning、lstm

最近我学习了ResNet的跳转连接，我发现这种网络结构在训练过程中会有很大的改进，它也适用于卷积网络，如U-net。但是，我不知道如何用LSTM自动编码网络实现类似的结构。看来我被一些维度问题困住了..。我正在使用keras的方法来实现，但是我不断地得到错误。model.add(TimeDistributed(Dense(1)))plot_model(model=model, show_shapes=True) 就像resne

浏览 14提问于2020-03-20得票数 3

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图层sequential_10的Keras* LSTM输入0与图层不兼容*

python、tensorflow、machine-learning、keras、deep-learning

我的LSTM代码如下： input = keras.layers.Input(i_shape) x = keras.layers.LSTM(64, return_sequences = True)(x) x = keras.layers.Dropout='adam&#x

浏览 28提问于2021-03-06得票数 0

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Keras层实现背后的架构是什么？

python、keras、lstm

如何将输入维度转换为Keras中LSTM层的输出维度？通过阅读Colah的，似乎"timesteps" (AKA，input_dim或input_shape中的第一个值)的数量应该等于神经元的数量，而神经元的数量应该等于这个units层的输出数( LSTM通过阅读，我了解输入的形状。令我困惑

浏览 0提问于2018-04-18得票数 6

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关于Keras中LSTM输入和输出形状的查询

keras、lstm

我正在尝试使用LSTM预测时间序列，并使用Keras用Python编写代码。我想使用之前的20个时间步(t-20，t-19，..，t-1)，以便预测下一时间步(t+1)的输出。我不知道如何定义输入层的形状。Keras文档中的堆叠LSTM示例说明3D张量的最后一个维度

浏览 2提问于2019-02-15得票数 0

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Keras LSTM Layer ValueError:尺寸必须相等，但应为17和2

python-3.x、tensorflow、keras、tensorflow2.0、keras-layer

我正在为一个多类任务开发一个基本的RNN模型，并且我面临着一些关于输出维度的问题。，使用Keras functional API：这是我<

浏览 4提问于2021-02-25得票数 0

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使用特定数据集在keras中实现LSTM

python、neural-network、theano、keras

我正在尝试了解LSTM RNN是如何工作的，以及如何在Keras中实现它们，以便能够解决二进制分类问题。我的代码和我使用的数据集如下所示。当我编译代码时，我得到了一个错误的TypeError: __init__() got multiple values for keyword argument 'input_dim'，有人能帮助我吗？from keras.mo

浏览 1提问于2016-10-06得票数 1

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如何用四维输入输入到LSTM中？

python、tensorflow、machine-learning、keras、lstm

我有一个如下形状的序列输入：(6000, 64, 100, 50)我计划使用Keras将这个输入安装到LSTM中。我以这种方式设置我的输入：这给了我一个(?, 64, 100, 50)的输入形状x = LSTM</

浏览 0提问于2017-11-21得票数 10

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Keras LSTM随时间推移从多个位置输入

keras、lstm

我正在寻找一种方法来使用Keras LSTM层对时间序列进行分类，每个序列由5个x，y位置组成。我的X_datas看起来像这样：且作为二分类，对于每个系列，Y_labels是0或1。我的问题是，它看起来像keras LSTM接受(timestep，dim)输入，如果我是对的，我有5个维度，每个维度2维，在每个步骤... 如何

浏览 2提问于2018-03-16得票数 0

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Keras + LSTM/RNN:新预测中“X”维数的问题

python、keras、lstm、dimensions、rnn

摘要ValueError: Error when checking : expected lstm_13_input to have shape (None,40, 39) but got array with shape (1, 39, 39)我曾经玩过由它产生的seed_string 和 x 的

浏览 0提问于2017-07-29得票数 1

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