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沙龙
1
回答
LSTM
维度
不
兼容
、
、
、
、
我正在处理一个使用
LSTM
架构的多分类问题。它似乎有一个
不
兼容
的形状错误。请帮我调试模型。提前谢谢。下面是我提供的模型: # build the networkmodel=models.Sequential()model.add(layers.
LSTM<
浏览 115
提问于2021-10-17
得票数 0
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2
回答
如何修复: ValueError: Input 0与
lstm
_2层
不
兼容
:预期的ndim=3,fix ndim=2
、
、
我的训练数据集有
维度
(3183,1,6)model = Sequential()model.add(Dropout(0.2))model.add(De
浏览 0
提问于2019-09-30
得票数 0
2
回答
如何用四维输入输入到
LSTM
中?
、
、
、
、
我计划使用Keras将这个输入安装到
LSTM
中。input = Input(shape=(64, 100, 50))然而,当我像这样将input放入我的
LSTM
中时:我知道这个错误: 如果我的输入形状类似于(?这是否意味着
LST
浏览 0
提问于2017-11-21
得票数 10
1
回答
keras张量整形(
lstm
输入形状错误)
、
、
、
我在keras上使用
LSTM
,并使用之前的重整型层,希望我不必为
LSTM
层指定形状。 输入是84600 x 6 两个月内84600秒。)model.add(tf.keras.layers.
LSTM
) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) 这会抛出一个错误: ValueError: Input 0 o
浏览 39
提问于2019-02-17
得票数 1
1
回答
双向
LSTM
的几个问题
、
、
、
、
最初,我使用了带有两个隐藏层的
LSTM
,然后决定看看使用双向层是否会有任何改进。我没有改变输入的形状从
LSTM
到双向
LSTM
。当我运行
LSTM
版本时,它运行得很好,但是当我运行双向版本时,我得到了一个关于第二层的错误,期望有4个
维度
。我的问题是为什么会发生这种情况,我能做些什么?错误消息: ValueError: Input 0与bidirectional_2层
不
兼容
:预期的ndim=3,found ndim=2 训练集的输入形状是(284,1,3)。双向
浏览 0
提问于2018-12-06
得票数 1
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2
回答
以TFIDF作为输入的
LSTM
,尺寸错误
、
、
、
、
我试图使用TFIDF作为输入来运行
LSTM
,但是得到了一个错误。我有TFIDF,每个条目有11915个
维度
代码如下: ## Creating modelmodel.add(Bidirectional(
LSTM
(100, input_shapebinary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print(model.summary()) 错误如下:层bidirectional_27的
浏览 27
提问于2020-06-23
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1
回答
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)
、
、
、
、
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
1
回答
LSTM
Keras值输入尺寸误差
、
、
、
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。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ndim=2” 当我给出input_shape=X.shape1:)时,错误是“值错误:在检查输入时:期望
lstm
_1_input具有三维,但得到了形状为(1007,5)的数组”。除了形状之外,如果ndim被设置为
浏览 1
提问于2018-04-08
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1
回答
Android资源链接失败:‘àary®dp’与attribute layout_marginBottom (attr)
维度
不
兼容
GEUSPE\app\src\main\res\layout\activity_home.xml:11:错误:‘àary®dp’与attribute layout_marginBottom (attr)
维度
不
兼容
\GEUSPE\app\src\main\res\layout\activity_home.xml:11:错误:‘àary®dp’与attribute layout_marginLeft (attr)
维度
不
兼容
GEUSPE\app\src\main\res\layout\acti
浏览 3
提问于2018-11-21
得票数 0
1
回答
ValueError:
lstm
_5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,43264)
、
、
、
大家好,我尝试用AlexNet +
LSTM
建立模型,使用原始图像作为输入。但我遇到了这样一个错误: # To Flatten layer #
LSTM
Layer tf.keras.layers.<
浏览 3
提问于2021-06-22
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1
回答
Keras:重塑连接
lstm
和conv
、
、
、
、
问题是改变CNN和
LSTM
之间的输入
维度
。我在网上搜索发现了这个问题:解决这个问题有相当复杂的方法。例如: --一个TimeDistributed层,它似乎对以下层隐藏了时间步长
维度
。更新 令人尴尬的是,我忘记了通过池和(由于缺乏填充)卷积也将改变
维度
。建议我使用model.summary()检查尺寸。现在,ValueError消失了,相反,
浏览 4
提问于2016-10-24
得票数 8
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1
回答
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
、
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。bagging_model.predict(x_test) return
浏览 48
提问于2019-07-04
得票数 1
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1
回答
如何正确地为keras模型构造输入数据?
、
、
、
、
我只是在学习基础知识,但无法克服这个
维度
问题:X = np.zeros([2867, 12, 6])model.add(
LSTM
(30, activation="softsign", return_sequences=True, input_shape=(12(
LSTM
) (None
浏览 1
提问于2021-05-03
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1
回答
当预测另一个列表的对应列表时,应该采用何种形状的数据?
、
、
、
、
n_vocab_string_notes):model = Sequential() return_sequences=Truemodel.add(Dropout(0.3))model.a
浏览 1
提问于2018-05-19
得票数 0
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1
回答
转移学习,添加Keras
LSTM
层,(热狗,而不是使用二进制交叉熵的热狗)
、
、
、
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model.add(Dense(2, activation='sigmoid')) 似乎Keras的ValueError告诉我,在通过
LSTM
浏览 21
提问于2018-03-05
得票数 1
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1
回答
Keras:
LSTM
Seq2Seq自动编码器输入
不
兼容
错误
、
、
我在这里尝试运行Seq2Seq示例,from keras.models import Modelinputs = Input(shape=(timesteps, input_dim))decoded =
LSTM
(input_dim, return_sequences=True)(
浏览 13
提问于2017-12-26
得票数 0
1
回答
为什么输出
LSTM
层的
维度
可以是2维,也可以是3维?
、
、
为什么
LSTM
输出的
维度
是2或3,而
LSTM
输入的
维度
总是3?
浏览 175
提问于2019-05-31
得票数 0
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1
回答
ValueError:
lstm
的输入0与图层
不
兼容
:期望的ndim=3,找到的ndim=4。收到的完整形状:[无,7,5,4]
、
、
、
self.
LSTM
=
LSTM
((1),input_shape=[7,5, 4]) 这就是我如何定义我的
lstm
层的,这里5是时间步骤的no,4是特性的no,7是代理的,我希望输出的形状是批大小,7,4,但是我得到了错误"ValueError:
LSTM
的输入0与层
不
兼容
:预期的ndim=3,found ndim=4。
浏览 2
提问于2022-02-03
得票数 0
1
回答
Keras维数
LSTM
网3模糊期望
、
、
、
、
对于
LSTM
顺序网络的输入维数和形状,我有一个问题。我正在寻找正确的方法来重塑和调整这个input_merged (?,1,2400,60)到
LSTM
输入--输入已经成功地连接起来,但是新的
维度
不能从
LSTM
网络输入中被接受。() 带有尺寸错误和输入形状的日志 OK回溯(最近一次调用最后一次调用):级数10-t12.py“,第84行,模块
lstm
=
LSTM
(unit
浏览 0
提问于2019-08-05
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1
回答
Keras:输入0与层
lstm
_26
不
兼容
: ndim=3,找到了ndim=2
、
、
、
、
我有一个文本分类问题,我使用
LSTM
层来获取上下文向量,使用Keras。 input = Input(shape=(1500,))
lstm
1 =
LSTM</
浏览 3
提问于2018-10-05
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