非常感谢您帮助我在 Keras 中创建 LSTM 模型。我的输入是一个二维 numpy 数组，其中的行是长度相等的数字时间序列。 我编写了以下几行代码来创建一个 LSTM 模型，该模型在没有嵌入层的情况下对原始数据进行操作:
lstm_clf = Sequential()
lstm_clf.add(LSTM(100, input_shape=(X_train[0], X_train[1]))
lstm_clf.add(Dense(7, activation='softmax'))
lstm_clf.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy'])
当我到达拟合阶段时，出现以下错误:“ValueError:检查输入时出错:预期 lstm_11_input 有 3 个维度，但得到的数组形状为 (100, 289)”。
有人可以向我解释一下我做错了什么以及如何修复代码吗？它一定与输入形状有关，但我不知道它是什么。
非常感谢您的帮助，
亚历山大。
最佳答案
我找到了答案。正确的代码如下:
lstm_clf = Sequential()
lstm_clf.add(LSTM(100, input_shape=(1, max_seq_len))) lstm_clf.add(密集(7，激活='softmax')) lstm_clf.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy'，optimizer='Adam'，metrics=['accuracy'])
我的数据也必须重新调整，如下所示:
X_seqs_train = reshape(X_seqs_train, (X_seqs_train.shape[0], 1, X_seqs_train.shape[1]))
X_seqs_test = reshape(X_seqs_test, (X_seqs_test.shape[0], 1, X_seqs_test.shape 1 ))
这些更改解决了问题。找到了一条线索here .
关于python - 在 Keras 中实现 LSTM，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54611396/