我尝试使用 RNN 网络创建模型，但收到:层 lstm_9 的输入 0 与该层不兼容:预期 ndim=3，发现 ndim=4。收到完整形状:[无、2、4000、256]错误。
输入
train_data.shape() = (100,2,4000)
train_labels.shape() =(100,)
labels_values = 0 or 1 (two classes)
型号
input = Input(shape=(2,4000)) # shape from train_data
embedded = Embedding(2, 256)(input)
lstm = LSTM(1024, return_sequences=True)(embedded) # ERROR
dense = Dense(2, activation='softmax')(lstm)
最佳答案
不幸的是，您使用嵌入层设计 Keras 功能模型的整个概念是错误的。
- 当您使用嵌入层时，它需要二维数据。
Input shape
2D tensor with shape: (batch_size, sequence_length).
Output shape
3D tensor with shape: (batch_size, sequence_length, output_dim).
引用号:https://keras.io/layers/embeddings/
它需要词汇表的一系列 ID 或标记。这必须是一个整数数组。
假设我们的词汇表的长度为 36，我们向它传递一个范围为 (0, 36) 的整数数组列表
[1, 34, 32, 23] 有效 [0.2, 0.5] 无效
通常，我们使用 Embedding 来表示缩减空间中的向量，因此 output_dim 低于 input_dim，但根据设计，反之亦然。
您需要指定输入数据的input_length。
如果您使用return_sequences = True，时间维度将传递到下一个维度，这在您的情况下是不需要的。
标签的形式为 (0, 1, 0, 1, 0, 0, ...)，而不是 one-hot-encoded 形式，因此不要使用 softmax，而应使用 1 个单位的 sigmoid在最后的密集中。
这是经过一定程度修正的网络。
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import *
import numpy as np
train_data = np.random.randint(0,3, (100, 4000))
y_labels = np.random.randint(0,2, (100,))
input_ = Input(shape=(4000)) # shape from train_data
embedded = Embedding(36, 256, input_length = 4000)(input_)
lstm = LSTM(256, return_sequences=False)(embedded) # --> ERROR
dense = Dense(1, activation='softmax')(lstm)
model = Model(input_, dense)
model.summary()
Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_6 (InputLayer) [(None, 4000)] 0
_________________________________________________________________
embedding_5 (Embedding) (None, 4000, 256) 9216
_________________________________________________________________
lstm_5 (LSTM) (None, 256) 525312
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 1) 257
=================================================================
Total params: 534,785
Trainable params: 534,785
Non-trainable params: 0
关于python - lstm_9 层的输入 0 与发现 ndim=4 的 : expected ndim=3, 层不兼容。完整形状收到 : [None, 2, 4000, 256]，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/61499265/