我正在尝试使用Keras-rl实现一个DQN代理。问题是,当我定义模型时,我需要在体系结构中使用LSTM层: model = Sequential()model.add这与LSTM的使用和下面的代码行有关: tf.compat.v1.disable_eager_execution() 使用密集层而不是LSTM: model = Sequential()
model.add,我没有之前报
我已经构建了一个在Keras中测试和验证集上运行良好的LSTM模型;但是,当我尝试使用它来预测两个目标变量为NaN的值时,模型无法预测。现在,我担心建模过程将毫无意义。3年的火车数据,但40年的需要备份。我相信问题是,现在我有表单中的数据(批处理大小、输入),我需要它在表单中(批处理大小、时间步骤回顾、输入),但是我想不出怎样才能做到这一点。] => [batch, time, lstm_un
几个小时以来,我一直试图在Keras中实现LSTM (使用具有嵌入层、两个LSTM层和一个密集层的顺序模型),但最终得到了不同的错误消息。据我所知,问题是嵌入层的输出是二维的,而不是三维的,因为我在添加第二个LSTM层时得到了这个值错误(ValueError: Input 0 is incompatible with layer