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:
ValueError: Input 0 of layer lstm_5 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 43264)
我的模型代码:
model = tf.keras.models.Sequential([
# 1st conv
tf.keras.layers.Conv2D(96, (11,11),strides=(4,4), ac
我是机器学习的新手。现在我正在建立一个LSTM神经网络。我的输入是7个特征,我的输出是2个标签。但是,当我在LSTM的输入中输入7时,我会得到这个错误。当我输入一个输入时,它是有效的,但是我显然得到了非常不准确的结果。我想接受时间输入(小时、分钟、秒等)并预测lat & lon值(2个标签),我的代码如下:
n_feature= feature_train.shape[1] # number of columns in input matrix
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, input_size,
我想用带角的LSTM神经网络来预测时间序列的组,我在使模型与我想要的匹配方面遇到了困难。我的数据的维度如下:
输入张量:(data length, number of series to train, time steps to look back)
输出张量:(data length, number of series to forecast, time steps to look ahead)
注:我想保持尺寸完全一样,没有转位。
再现问题的虚拟数据代码是:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from ke
我无法构建LSTM网络,因为每次我尝试使用下面的代码创建它时,都会得到以下错误:NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_15/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported
我的代码如下:
rnn_model = Sequential()
rnn_model.add(LSTM(16,inp
我有个问题。我想在我的CNN中使用CNN来解决一个NLP问题。但不幸的是,我得到的是下面的错误ValueError: Input 0 of layer "conv1d_37" is incompatible with the layer: expected min_ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 128)。如何使用LSTM层?
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Input, Embedding, Dense, GlobalM
我正在使用GA4 (Google.Apis.AnalyticsReporting.v4)报告应用编程接口为我的公司创建仪表板。我注意到,如果您选择以下维度:
TIME/ga:dateHourMinute,
ADWORDS/ga:adwordsCampaignID
ADWORDS/ga:adwordsAdGroupID
使用指标:
ga:impressions,
ga:CPC
ga:adCost no data is returned
但如果您将选择更改为尺寸:-
TIME/ga:date,
ADWORDS/ga:adwordsCampaignID,
ADWORDS/ga:adword
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}} = SelectV2[T=DT_FLOAT](lstm_1/while_11/Tile, lstm_1/while_11/lstm_cell_35/mul_2, ls
我有一个名为charMatrixList的矩阵列表,长度为40744。我将此列表转换为numpy数组,其形状变为(40744,32,30)。该numpy数组被作为输入传递给神经网络。 当作为输入传递到Conv2D层时,我得到的错误与LSTM层输出的形状有关。 from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding,LSTM,Flatten,Conv2D,Reshape
import numpy as np
def phase22(charMatrixList ):
model = Sequen
我收到了来自Keras的非常混乱的错误消息。我使用以下模型,并将其传递给形状(num_examples, n, 1)的输入。
def create_model():
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(n,1), return_sequences=False))
model.add(Dense(units=n, activation='linear'))
return model
我收到一条错误消息:ValueError: Error when checking target:
我正在用Keras对序列进行编码以对模型进行序列排序,我得到了以下错误:
ValueError: Input 0 of layer lstm_59 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 20]
这是我的数据:
print(database['sentence1'][0], database['sentence2'][0])
>>> 'It does not matter how you win
我尝试构建一个长度可变的LSTM。首先,我创建LSTM单元,然后堆叠一个具有2个输出节点的完全连接层。代码如下: from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
import numpy as np
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=Tr
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。但是有损失:'KerasRegressor‘对象没有’AttributeError‘属性。我怎么才能修复它呢? 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。 class MyKerasRegressor(KerasRegressor):
def fit(self, x, y, **kwargs):
x