无法在 Keras 中构建 LSTM 层答案

【问题标题】：Cannot build LSTM layers in Keras无法在 Keras 中构建 LSTM 层
【发布时间】：2017-06-18 12:33:27
【问题描述】：

我正在尝试开发 Keras LSTM 代码。我有代表音频特征的输入数据，就是这样。

培训项目 [210969]

特征向量[40]

批量大小 [256]

数据示例

[[-1.66514225 -0.44892017 0.24430933 ..., -0.96550658 -1.3456034 -1.76591301] [-1.79528513 -1.6882871 0.05168475 ... 0.0.23602946 -0.26985581-0.0951985] [-0.09728797 -1.27619953 -1.48452426 -1.48452426 -1.48452426 -1.1.11481965 -0.22158974 -1.10055417]

在我的 Python 代码中，我使用 Keras 库。我尝试构建 LSTM 层。我正在使用 input_shape 但我不能很好地使用。我尝试将我的输入数据从 2 维重塑为 3 维。你可以在 fit 函数中看到。

.........
elif classname == 'LSTM':
    layer_setup['config']['input_shape'] = (210969,40)
............
.......... 
model.fit(
            x=X_training.reshape(256,X_training.shape[0],X_training.shape[1]),
            y=Y_training.reshape(256,Y_training.shape[0],Y_training.shape[1]),
            batch_size=256,
            epochs=500,
            validation=validationdata,
            verbose=0,
            shuffle=true,
            callbacks=callbacks,
            class_weight=class_weight
        )

我在运行代码时遇到了这个错误

无法将大小为 8438760 的数组重塑为形状 (256,210969,40)

我该怎么办？谢谢

【问题讨论】：

你重塑你的验证数据了吗？
是的。我认为数据无法重塑。
我认为您不必根据批次对数据进行整形，您是否尝试过在不整形的情况下传入数据？
是的。那时我收到错误Error when checking model input: expected lstm_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (210969, 40)

标签： python keras lstm

【解决方案1】：

我认为你应该在模型创建之外重塑你的数据，因为这样你会尝试从大小为8438760 的向量创建256 * 210969 * 40 的向量。我认为你实现你想要的方式是这样的：

X = X_training.reshape((layer_setup['config']['input_shape'])) # now X.shape = 210969 * 40
y = Y_training.reshape((Y_training.shape[0],Y_training.shape[1]))
...
model.fit(
            x = X,
            y = y,
            batch_size=256,
            epochs=500,
            validation=validationdata,
            verbose=0,
            shuffle=true,
            callbacks=callbacks,
            class_weight=class_weight
        )

【讨论】：