Keras LSTM 输入/输出形状答案

【问题标题】：Keras LSTM input/output shapeKeras LSTM 输入/输出形状
【发布时间】：2020-09-24 06:51:49
【问题描述】：

我需要每个循环层的输出，我的设置如下：

100 个训练示例，每个示例 3 个时间步长，每个单独元素的 20 维特征向量。

x_train: (100,3,20)

y_train: (100,20)

LSTM 架构：

model.add(LSTM(20, input_shape=(3,20), return_sequences=True))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()

培训：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test))

错误：

ValueError: Dimensions must be equal, but are 20 and 3 for '{{node Equal}} = Equal[T=DT_FLOAT, incompatible_shape_error=true](IteratorGetNext:1, Cast_1)' with input shapes: [?,20], [?,3].

请帮助我正确输入/输出 LSTM 尺寸。谢谢

【问题讨论】：

设置 return_sequences=False （你的输出是二维的）并注意使用准确度，它不是回归问题的指标
@YOGEZSH KALAKOTI，请删除称呼。 Should 'Hi', 'thanks', taglines, and salutations be removed from posts?

标签： python-3.x lstm keras-layer keyerror

【解决方案1】：

LSTM(20, input_shape=(3,20), return_sequences=True) 将(100,3,20) 作为输入形状并返回(100,3,20)。但是，您的目标输出编码为(100,20)。

从维度上，我假设您想将每个序列映射到非序列，即您可以这样做：

LSTM(20, input_shape=(3,20), return_sequences=False)

这将返回最终的隐藏状态，即与您的目标输出匹配的 (100,20) 形状。

【讨论】：

嘿@runDOSrun，应该是seq2seq模型和(100, 3, 20)
嘿 runDOSrun, 'LSTM(20, input_shape=(3,20), return_sequences=False)' 工作正常。但是我需要建立一个 seq2seq 模型，其中对于输入形状“（100,3,20）”，我可以为每个时间步提取“y”。您会在我的代码中建议哪些更改？我的数据就像（假设所有单词都有 20-d 嵌入）'(x,y): (cat dog mouse, zebra)' '''(x,y): (dog mouse zebra hen)''' Naturally ，我的 x_train 和 y_train 将分别是 '(3x20)' 和 '(20)'。