我使用的是Keras的LSTM模型。 输入数据形状：(无，210，4) “210”是“21个样本*10” 称为输入数据形状：(无，21，4) 这本应是个问题，但事实并非如此。为什么会出现这样的问题？警告:tensorflow:模型是使用输入输入( KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None，210，4
浏览 12提问于2021-05-05得票数 0
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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：
mod
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
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我是keras的新用户，并试图实现LSTM模型。对于测试，我声明模型如下，但由于输入维度的不同，它失败了。虽然我在这个网站上发现了类似的问题，但我自己找不到自己的错误。ValueError: expected lstm_input_4 to have 3 dimensions, but got arraywith shape (300, 100)
我的</e
浏览 1提问于2017-03-12得票数 3
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()model.add(LSTM(input_shape = (EMB_SIZE,), input_dim=EMB_SIZE, output_dim=HIDDEN_RNN, return_sequencesTypeError: ('Bad input argument to theano function with name &qu
浏览 3提问于2016-09-02得票数 0
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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.models import Sequen
浏览 1提问于2021-11-24得票数 0
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了解LSTM的输出形状
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使用print(rnn_forecast.shape) > (3172, 64, 1)，我们为什么要在第二维得到64的形状的预报？在final_result=rnn_forecast[split_time-window_size:-1, -1, 0]中，为什么我们在第2维指定-1来得到我们想要的，如预测图中所示？="relu", input_shape=[None, 1]))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(32, return_s
浏览 4提问于2021-08-12得票数 0
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
浏览 5提问于2021-04-22得票数 1
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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= keras</
浏览 4提问于2021-10-17得票数 0
__init__(name='MyModel') def __callmy_model = MyModel()但是，当我试图在tf.function装饰器中显式指定输入签名时__init__(name='MyModel')
self.dens
浏览 8提问于2019-10-27得票数 1
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我希望下面的模型采用8，1的输入形状，批量大小为16。我一直试图使模型的输出形状与输入相同，但我只能在需要(16、8、1)时才能得到它输出的形状(16、8、1)。有可能这样做吗？谢谢你的帮助。model = tf.keras.models.Sequential([
浏览 15提问于2022-07-09得票数 0
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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=float32)用形状(64，1，10)构造的
浏览 1提问于2020-08-19得票数 0
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我试图预测一个基本的股票价格模型。这是我的密码x = data["date"]model = Sequential()
model.add(LSTM(16, return_se
浏览 7提问于2020-09-19得票数 0
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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，输入数据形状为(1, 3, 1)，<e
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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以下代码是我如何预处理我的数据的： WINDOW_SIZE = 8 # Previous 7 days are inputs and the following day (8th) is the expected>> (32, 7) (32,)# >>> (32, 7) (32,)# >>> (32, 7) (32,) 这是我的模型： inputs = In
浏览 24提问于2020-07-08得票数 0
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了解keras层中的形状
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我正在学习Tensorflow和Keras来实现LSTM many-to-many模型，其中输入序列的长度等于输出序列的长度。tensorflow.keras.layers import ( Bidirectional, LSTM, cou
浏览 1提问于2021-03-29得票数 1
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角点序列模型的适当输入输出形状
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我正在尝试运行一个序列模型，但是无法得到适合于训练模型的形状。我将x和y重组为：y = y.reshape(len(y), 500)(9766, 500)
(9766, 500每个输入是一个包含500个值的数组，每个输出也是一个500个值的数组。(loss='mse',optimizer=opt, metri
浏览 11提问于2022-05-09得票数 0
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我试图将模型移植到Keras。
但是，在将Conv2D层的输出连接到LSTM层时，我被卡住了。来自CNN层的输出将具有( batch_size，512，1，width_dash)的形状，其中第一个依赖于batch_size，最后一个依赖于输入的输入宽度(该模型可以接受可变宽度输入)。例如:一个形状为2，1，32,829的输入以(
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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我想在LSTM上稍微改变一下我的模型架构，这样它就可以接受完全连接方法所做的完全平坦的输入。基于Keras实例的Dnn模型from keras.layers import Dense, Dropout=True))
ValueError:输入0与lstm
浏览 0提问于2019-03-25得票数 0
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我正在尝试使用来训练LSTM模型。我的训练数据是这样的：(100000,variable_sequence_lengths,295)
其中100000对应于实例的数目(序列的总数)，295表示给定序列的每个元素中的特征数我收到有关输入数据形状的错误。如何定义输入层和后续层(LSTM)中考虑可变序列长度的
浏览 0提问于2019-05-20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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