我是LSTM的初学者，如果这是一个基本的问题，很抱歉。我一直在尝试创建一个简单的LSTM模型，该模型从csv文本文件加载数据进行训练 trainX = pd.read_csv("Train\\X_Data.txt", header=None, delim_whitespace[0] [1] [1]] 当我尝试将数据拟合到我的模型时，我得到了以下错误
浏览 32提问于2021-04-19得票数 3
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我正在尝试使用keras调谐器来调整LSTM神经网络，以使用kaggle数据集来检测一篇文章是否为假新闻。但是，我一直收到这样的错误: RuntimeError:太多次构建模型的失败尝试我也尝试使用RandomSearch而不是BayesianOptimization，但仍然得到相同类型的错误。_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim
浏览 5提问于2021-05-19得票数 0
但我遇到了这样一个错误：我的模型代码： # 1st conv
tf.keras.layers.Conv<
浏览 3提问于2021-06-22得票数 1
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我想让LSTM预测一个意甲联赛的时间，但我得到了那个错误。我的X_train和y_train形状(893, 93)(893,)def getModel(): model.add(tf.keras.layers.LSTM(100, activation
浏览 6提问于2021-06-09得票数 0
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我正在使用LSTM模型并得到这个错误。model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(64
浏览 8提问于2022-07-07得票数 0
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我试图用Keras实现LSTM，以解决多类问题。我输入了尺寸1007x5的csv。每个实例的特性数为5个，总共有12个类。，我尝试了不同的输入形状，但仍然没有工作。当我给出输入数据形状时，我会得到以下错误: 1.当我将input_shape设为X.shape1:) --错误是“输入0是不兼容层lstm_1:预期ndim =3，找到了ndi
浏览 1提问于2018-04-08得票数 0
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但是我得到了下面的错误， 对于2D，错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer：：expected min_ndim=4不兼容，找到ndim=2。收到的完整形状：(None，18) 对于1D，错误是 ValueError:层sequential_4的输入0与layer：：expected min_ndim=3不兼容，找到<
浏览 22提问于2020-12-20得票数 1
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经过一些处理(在神经网络中)后，我将一个特性输入到LSTM中。LSTM只有一个“时间步骤”，我重塑数据输入到LSTM，但得到一个错误，说我有一个4D张量而不是3D。 )
returns = multiply(return_inputs)
filtered_return= Dense(units=1, activation='relu
浏览 10提问于2022-06-07得票数 0
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我正试着用从DataFrame获取的数据来训练LSTM网络。(x.shape[1], return_sequences=True, input_shape=(x_lstm.shape[1],x_lstm.shape[2])),for i in range(150): save
浏览 2提问于2020-06-08得票数 8
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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似乎Keras<
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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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。(260000, 12),tf.keras.layers.Dense(32),tf.keras.layers.Dense(1),
tf.
浏览 31提问于2021-08-16得票数 0
我用形状的X (batch_size，50)和形状的Y (batch_size，10(序列长度)，10(输出向量))设置了一个训练集。LSTM单元的Keras文档说，3D输入是必需的，但是序列2序列模型确实可以做到这一点。有没有其他通用的方法来解决这个问题呢？model = Sequential()mo
浏览 2提问于2019-04-21得票数 2
我试图使用bi-lstm对文本进行分类，但是当我在新的数据集上运行model.predict时，它给了我一个错误:层"bidirectional_2“的输入0与层不兼容:预期的ndim=3，foundndim=2。接收到的完整形状：(无，100)我的训练数据
浏览 4提问于2022-04-05得票数 2
我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入，32个输出，N个数据样本的时间序列回归问题。我的原始X_train形状是(N,31)，Y_train形状是(N,32)。我将其转换为keras形状，并重塑X_train和Y_train，如下所示: X_train.shape：(N,31,1) Y_train.shape：(N,32)。
当我使用超参数调整时，它显示ValueError:层lstm<
浏览 8提问于2021-04-25得票数 1
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进入LSTM模型的TFIDF向量
、、、、
我正在尝试将我的TF国防军载体输入到LSTM模型中。TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2), use_idf=True, analyzer='word', max_features = 5000)我定义的模型如下：
model.add(layers.
浏览 5提问于2022-06-29得票数 1
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用CONV2D + LSTM叠加
、、、、
我试图使用两种方法，例如Conv2D和LSTM。我已经运行了ImageDataGenerator代码.
结果表明:发现1312幅图像，分属于3类。发现876幅图像，分属于3类。我的形体训练和val是(150,150,1)和(150,150,1)。这里是结合Conv2d + LSTM 的代码。我已经运行了程序model_image，它显示：“输入0层conv2d_7
浏览 1提问于2021-05-04得票数 0
我的LSTM代码如下： input = keras.layers.Input(i_shape)my_lstm.summary()ValueError: Input 0 of layer lstm is incompatiblewith the layer: expe
浏览 28提问于2021-03-06得票数 0
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我正在尝试用标准普尔500数据集来训练CNN和LSTM网络。这是我的列车数据集的形状：model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64,kernel_size=1, activation='relu'), input_shape=(None,16)))
在代码中显示的输入<e
浏览 0提问于2020-08-20得票数 2
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我现在正尝试用tensorflow训练我的第一位模特。这499个文件都有一个标签在1,2,3,4,5,6,7内。'])
如果运行它，就会得到一个值错误：
ValueError:层sequential_12的输入0与图层不兼容:预期的ndim=3，found ndim=2。收到</e
浏览 2提问于2020-06-24得票数 0
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尽管一维卷积主要用于时间序列/nlp数据，但我认为它们不能在任何类型的数据中按矢量使用的理论理由。 keras.layers.Dense(128,
浏览 3提问于2020-05-20得票数 1
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