Keras 重塑输入 LSTM

Question

我正在研究一个虚拟示例，以了解 LSTM 如何使用 Keras 工作。 我在重塑数据输入和输出的方式上遇到问题。

ValueError: Input 0 is in compatible with layer recurrent: expected ndim=3, found ndim=2

import random
import numpy as np

from keras.layers import Input, LSTM, Dense
from keras.layers.wrappers import TimeDistributed
from keras.models import Model

def gen_number():
    return np.random.choice([random.random(), 1], p=[0.2, 0.8])    
truth_input = [gen_number() for i in range(0,2000)]    
# shift input by one
truth_shifted = truth_input[1:] + [np.mean(truth_input)]      
truth = np.array(truth_input)
test_ouput = np.array(truth_shifted)        
truth_reshaped = truth.reshape(1, len(truth), 1)    
shifted_truth_reshaped = test_ouput.reshape(1, len(test_ouput), 1)  
yes = Input(shape=(len(truth_reshaped),), name = 'truth_in')    
recurrent = LSTM(20, return_sequences=True, name='recurrent')(yes)    
TimeDistributed_output = TimeDistributed(Dense(1), name='test_pseudo')(recurrent)    
model_built = Model(input=yes, output=TimeDistributed_output)    
model_built.compile(loss='mse', optimizer='adam')    
model_built.fit(truth_reshaped, shifted_truth_reshaped, nb_epoch=100)

如何正确输入数据？

Answer 1

yes = Input(shape=(len(truth_reshaped),), name = 'truth_in')

Len(truth_reshape) 将返回 1，因为您将其整形为 (1,2000,1)。这里第一个 1 是您的序列数，2000 是您序列中的时间步数，第二个 1 是您序列中每个元素中的值的数量。

所以你的输入应该是

yes = Input(shape=(len(truth),1), name = 'truth_in')

这将告诉您的网络输入将是长度为 len(truth,1) 且元素维度为 1 的序列。