我正在尝试在药物数据上实现LSTM，下面给出了数据的形状，也是模型，但它抛出了一个错误，即Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim可以请有人帮助，什么将是模型的输入形状提前感谢。vector_size = 572
train_input=Input(shape=(29790,1144),name='Inputlayer')
train_in
浏览 30提问于2021-05-08得票数 0
我想在Keras中合并一个前向LSTM和一个后向LSTM。后向LSTM的输入阵列不同于前向LSTM的输入阵列。因此，我不能使用keras.layers.Bidirectional。前向输入是(10，4)。向后的输入是(12，4)，并且在输入到模型之前是反转的。我想在LSTM之
浏览 5提问于2017-07-01得票数 1
model = Sequential()model.add(GlobalMaxPooling1D())假设我也想在我的模型中使用“正规”(非深度学习)特性，我应该如何最好地将两者结合在一个密集的层中呢？具体来说，让我们假设，对于我的数据集的每一行，时间序列中都有1k点，还有100个“常规”特性。
为了概括我的问题，假设现在我的数据集中的每一行都有两种时间
浏览 0提问于2019-02-22得票数 0
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与顺序APIfrom keras.models import Sequentialn_params = 4 * output_dim * (output_dim + input_dim + 1) = 4 * 2 * (2 + 3 + 1) = 48但是，如果我用以下
浏览 2提问于2018-10-11得票数 2
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我试图创建一个函数来使用Keras构建一个LSTM模型，但是google.colab返回了以下错误： • inputs=tf.Tensor(shape=(), dtype=i
浏览 8提问于2022-03-05得票数 -3
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我正在建立一个LSTM，作为一份报告，并想总结一下有关它的事情。但是，我已经看到了在Keras中构建LSTM的两种不同的方法，它们为参数的数量产生了两个不同的值。问题正确地说明了为什么这样的代码from keras.layers import Dense, Dropout, Activationfrom <e
浏览 11提问于2019-10-09得票数 0
我正在尝试从csv加载一个数据集，并对可用的数据执行一些联邦学习。 我设法从给定的csv文件加载了一个联邦数据集，并加载了训练和测试数据。我现在的问题是，如何重现一个工作示例，以构建一个迭代过程，对此数据执行自定义的联合平均。以下是我的代码，但它不起作用： import collectionsimport pandas as pd initializer = tf.keras</
浏览 127提问于2021-07-17得票数 4
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我是堆栈，我需要堆积如山的智慧。我使用Functional在Keras中实现了两个输入神经网络，输入形状如下：所以，我的问题是，为了使用y张量，我想得到具有三维形状的LSTM的输出形状。我知道，我
浏览 2提问于2017-08-08得票数 0
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我正在使用keras函数api，但是我得到了一个关于模型输入形状的错误-hidden= <e
浏览 4提问于2021-10-17得票数 0
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经过一些处理(在神经网络中)后，我将一个特性输入到LSTM中。LSTM只有一个“时间步骤”，我重塑数据输入到LSTM，但得到一个错误，说我有一个4D张量而不是3D。 return tf.keras.layers.multiply(
[tf.slice(x, [0, 0], [1, -1]), tf.slice= tf.keras.layers.Reshape(
浏览 10提问于2022-06-07得票数 0
我用形状的X (batch_size，50)和形状的Y (batch_size，10(序列长度)，10(输出向量))设置了一个训练集。LSTM单元的Keras文档说，3D输入是必需的，但是序列2序列模型确实可以做到这一点。有没有其他通用的方法来解决这个问题呢？model = Sequential()model.add(T
浏览 2提问于2019-04-21得票数 2
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LSTM输入混乱
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我试着理解LSTM输入已经有一段时间了，我想我理解了，但是我一直对如何实现它们感到困惑。在指定LSTM时，可以指定单元格数和输入形状(我对输入形状有问题)。单元格数指定了多少个单元格应该查看给定的数据，而不影响所需的输入形状。输入形状(当状态)按批处理大小、批处理中的时
浏览 8提问于2020-12-29得票数 0
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我想让LSTM预测一个意甲联赛的时间，但我得到了那个错误。我的X_train和y_train形状(893, 93)(893,)def getModel(): model.add(tf.keras.layers.LSTM(100, activation
浏览 6提问于2021-06-09得票数 0
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我正在处理一个关键字观察器，它处理音频输入并根据类似于下面所示的语音命令列表返回音频类：。我不想只处理1秒的音频作为输入，我希望能够处理多帧音频，比如说10 as步长的5个时间步骤，并将它们输入机器学习模型。我的问题：我如何有效地更
浏览 5提问于2021-04-22得票数 1
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我试着找出角点的窍门，我试着让基本的时间序列预测起作用。我的输入是0到10之间的随机ints列表，例如：[1,3,2,4,7,5,9,0]和我的标签与输入相同，但是延迟，例如：[X,X,1,3,2,4,7,5]和我试图让我的模型学习记忆过去数据点的关系。我的代码是：
model =
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
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调用层“顺序”时遇到的异常
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我正在尝试使用tensorflow和keras构建一个文本生成器。我正在使用train.py文件中的代码，这些代码可以在以下网站上找到：。下面是我正在运行的代码的片段。在这里，"inputz“是用于训练模型的文本字符串的变量名：import numpy as npimport pickle
fromtensorflow.keras.mo
浏览 1提问于2021-11-24得票数 0
model.add(Dense(3)) #default linear activation 并训练它 在我想使用CNN的权重之后，在CNN-LSTM模型中使用它们。所以我有这样的东西： #Load from previous CNN (pre-trained!)(up to Flatten()) and use TimeDistributed on them
model.add(LSTM(1024, activation='relu', return_sequenc
浏览 18提问于2020-04-10得票数 0
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我正在尝试使用Tensorflow Functional API来定义一个多输入神经网络。这是我的代码： from keras_self_attention import SeqSelfAttentionInput1 = Input= tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=512))
浏览 212提问于2020-10-26得票数 0
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 =的ValueError告诉我，在通过LSTM层运行它们之前，我应该重塑训练瓶颈特性。(2,input_shape=training_bottle
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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我想对我的数据应用CNN和LSTM，我只选择了一小部分数据；我的训练数据的大小是(400,50)，我的测试数据是(200,50)。在只有CNN模型的情况下，它没有任何错误，只是在添加LSTM模型时有很多错误：model.add(Conv1D(filters=8,y_train, batch_size=100, epochs=100,verbose=0)
File "/home/doc/
浏览 14提问于2017-08-09得票数 3
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