我正在尝试创建一个Keras LSTM (请注意，我对Keras中的LSTM和RNN还不熟悉)。神经网络应该接受4116个值的输入，并输出4116个值。这将在288个时间步内完成。我有27个这样的时间步长(我意识到这可能会导致过度拟合；我有一个更大的数据集，但首先想用27个训练示例测试我的代码)。
训练数据存储在两个numpy数组x和y中。这些变量的形状<
浏览 64提问于2019-08-18得票数 1
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我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。x = keras.layers.Input(shape=(3, 1)) model= keras.Model(inputs=x, outputs=y)
如上所述，输
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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乘法(x1，Wo1)时出现形状错误。但是我找不到原因。错误: ValueError:形状必须具有相同的等级，但必须是0和2
将形状0与其他形状合并。对于具有输入形状的'add_2/x‘
浏览 0提问于2017-09-18得票数 5
我使用LSTM和VNN将主动文本转换为被动文本。我把标记化的数据输入到lstm中，得到形状的特征向量(68,1)，然后使用它作为香草神经网络的输入数据以及形状的输出概率矩阵(68,10,10)。然而，当我尝试model.fit()时，我得到了以下错误：Traceback (most recent call last):
File"&#
浏览 10提问于2022-09-26得票数 3
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keras.layers.LSTM(150, activation='sigmoid',return_sequences=True,input_shape=(X_train.shape)),上面是第一层(5793993，7，1)，这是输入的形状。ValueError:在检查输入时出错:期望lstm_12_input具有形状(5793993，
浏览 2提问于2020-03-16得票数 0
我在youtube上学习了Sentdex的例子，下面是我的代码from tensorflow.examples.tutorials.mnist import的大小导致了这个错误，我试着使用 prediction, tf.squeeze(y)))
我很确定这意味着成本函
浏览 8提问于2017-08-23得票数 6
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但是，我一直收到这样的错误: RuntimeError:太多次构建模型的失败尝试我也尝试使用RandomSearch而不是BayesianOptimization，但仍然得到相同类型的错误。: Input 0 of layer lstm_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2.: Input 0 of layer lstm
浏览 5提问于2021-05-19得票数 0
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我想在相同数量的tensorflow keras包装器中实现单向和双向LSTM。例如，我用256个单元实现单向LSTM，用128个单元实现双向LSTM (据我所知，每个方向的LSTM为128个单元，总共256个单元)。实施细节：in_ = tf.keras.Input(shape=(28,28))
x = tf.keras
浏览 0提问于2020-07-27得票数 1
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我正在学习粗糙张量及其在粒子跟踪中的应用。我有以下最小的例子，它再现了我一直在经历的错误。, max_seq=max_seq)
~/anaconda3/lib/p
浏览 28提问于2020-12-14得票数 0
下面是我目前正在运行的代码：import tensorflow_addons as tfa lstm = keras.layers.LSTM(n_neurons：
Va
浏览 4提问于2019-12-27得票数 15
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我一直能够使用tf.tensor_scatter_nd_update来写入张量，没有任何问题，但我不能设法弄清楚为什么它不能与某些特定的张量一起工作。举个简单的例子，假设我想根据布尔掩码mask=[[1 0 1]]将input=[[0 0 0]]中的某些值设置为update=[[1 2 3]]。我会简单地这么做： input=tf.tensor_scatter_nd_update(input,tf.where(mas
浏览 16提问于2021-01-11得票数 0
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我的模型看起来是这样的：model.add(keras.layers.LSTM(64, input_shape=(None, 1), return_sequences(10000, 30)的错误。我必须将网络修改为：model.add(keras.layers.L
浏览 4提问于2022-01-04得票数 0
我正在开发一个使用Keras的比特币价格预测器。我从那里得到了数据。数据结构是这样的，持续5,000小时：
btcData = np.reshape(btcData,(5000, 1, 6))
层lstm_11
浏览 1提问于2020-09-29得票数 0
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我有一个非常简单的LSTM模型，定义为 model = Sequential([ layers.LSTM(64),model_mlp.summary()
现在，当我对模型进行拟合时，我得到了
浏览 7提问于2022-08-21得票数 1
我试图使用return_sequence训练一个LSTM模型，以返回每个输入时间步骤的隐藏状态输出，从而解决一个回归问题。我的数据形状是：( 31,2720，16)，即31批2720个样本，16个特征。
我的目标形状是：( 31,2720，1)，即包含1个值的2720行的31批。____________________________________________________
浏览 6提问于2020-04-26得票数 1
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我正在用Python、Keras和Tensorflow构建一个基于LSTM的深层Q学习网络，并遇到了以下问题。在使用给定的batch_input_shape创建网络并尝试将网络与该形状的数据相匹配之后，我将收到以下错误：
警告:tensorflow:模型是为输入张量(“lstm_34_input:0”，shape=(64，1，10)，dtype=
浏览 1提问于2020-08-19得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow来实现dcgan，但遇到了这个错误：From merging就iv而言，它表明我的张量形状是不同的，但我看不到为了修复这个错误需要进行哪些更改。我认为错误存在于这些方法之间的某个地方：self.z = tf.
浏览 1提问于2017-02-16得票数 4
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我已经在here上搜索了关于这个错误的其他线程，但无法找出问题所在。我正在尝试使用具有两个预测值和三个结果的玩具数据集创建一个LSTM，将输出层设置为sigmoid，以便为每个结果标签提供介于0-1之间的概率。我的代码： import pandas as pdimport tensorflow as tf
d = {&
浏览 25提问于2020-11-23得票数 0
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我试着预测明天的分数，从0到100。每一天都是一个单位，有一个等级，但每个单位(日)有不同的时间序列数据长度。因为每一天都有大量的数据长度，所以我每天滚动窗口，窗口大小为1080，步幅为180。
所以我试着把它转换成(单元(样本)，窗口#，窗口大小，特性)。450天，每一天都有相同的长度窗口(1080)和特征(3)，但窗口的<
浏览 1提问于2019-02-18得票数 0
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为了让Keras在我的Tensorflow会话中可用，我使用了博客帖子建议(我正在使用Tensorflow后端)：https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html我认为这可能与混合Keras ConvLSTM和tensorflow flatten有关。Found '
浏览 175提问于2018-07-05得票数 2
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