凱拉斯LSTM的輸入維度

所以我很確定我正確地輸入了尺寸。我認爲錯誤在於重塑投入，但並不確定。凱拉斯LSTM的輸入維度

這裏就是我的工作：

df_matrix = df_model.as_matrix() 
df_matrix = np.reshape(df_matrix,(-1,588425,26)) 
df_matrix.shape 
y_matrix = y.as_matrix() 
y_matrix = np.reshape(y_matrix,(-1,588425,1)) 
df_matrix2 = df_model.as_matrix() 

model.add(LSTM(32, input_shape=(588425, 26), return_sequences = True)) 
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') 
model.fit(df_matrix2, y, epochs=2, batch_size=1, verbose=2)

這是彈出了這個錯誤：ValueError異常：輸入0與層lstm_17不相容：預計NDIM = 3，發現NDIM = 2

的df_matrix2.shape的輸出是（588425,26）。我也嘗試過將df_matrix重塑成一個3D數組，而df_matrix的輸出是（1，588425，26）。兩者都失敗了，所以我不確定輸入空間中的問題是什麼？既然二維和三維輸入都給了我同樣的錯誤。

來源

2017-09-01 a1letterword

您是否有588K長度爲26的序列，具有1個特徵或1個序列，具有588K個時間步長和26個特徵？ –

我有1個序列，588k時間步長，每個時間步長有26個特徵 – a1letterword

重塑成'（1，...）'後的錯誤是什麼？ –

你的問題的答案已經在你的問題：

Which is popping out this error: ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_17: expected ndim=3, found ndim=2

那麼，你該怎麼辦？

你必須具有形狀像這樣的輸入列表：

(N,N)

但是，對於LSTMs你需要的形狀：

(N,N,N)

的simples的解決辦法是讓這樣的事情：

y_matrix = np.reshape(y_matrix,(588425,1,1))

此外，不要忘記更改NN中的數字：

model.add(LSTM(32, input_shape=(None, 1), return_sequences = True))

來源

2017-09-01 15:27:11 Paddy

凱拉斯LSTM的輸入維度

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