层 lstm_9 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=4。收到的完整形状:[None, 2, 4000, 256]
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【中文标题】层 lstm_9 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=4。收到的完整形状:[None, 2, 4000, 256]【英文标题】:Input 0 of layer lstm_9 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: [None, 2, 4000, 256] 【发布时间】:2020-08-13 09:24:19 【问题描述】:我尝试使用 RNN 网络创建模型,但收到:lstm_9 层的输入 0 与该层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=4。收到完整形状:[None, 2, 4000, 256] 错误。
输入
train_data.shape() = (100,2,4000)
train_labels.shape() =(100,)
labels_values = 0 or 1 (two classes)
型号
input = Input(shape=(2,4000)) # shape from train_data
embedded = Embedding(2, 256)(input)
lstm = LSTM(1024, return_sequences=True)(embedded) # ERROR
dense = Dense(2, activation='softmax')(lstm)
【问题讨论】:
【参考方案1】:很遗憾,您设计带有嵌入层的 Keras 功能模型的整个概念是错误的。
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当您使用嵌入层时,它需要二维数据。
Input shape
2D tensor with shape: (batch_size, sequence_length).
Output shape
3D tensor with shape: (batch_size, sequence_length, output_dim).
参考:https://keras.io/layers/embeddings/
词汇表需要一系列 ID 或标记。这必须是一个整数数组。
假设我们的词汇表有 len 36,我们向它传递一个范围为 (0, 36) 的整数数组列表
[1, 34, 32, 23] 有效 [0.2, 0.5] 无效
通常,我们使用 Embedding 来表示缩减空间中的向量,因此 output_dim 低于 input_dim,但根据设计,也可以相反。
需要指定输入数据的input_length。
如果您使用 return_sequences = True
,时间维度将被传递到下一个维度,您的情况不希望这样做。
您有 (0, 1, 0, 1, 0, 0, ...) 形式的标签,而不是单热编码形式,所以不要使用 softmax,而是使用 1 个单位的 sigmoid在最后一个密集。
这是经过修正的网络。
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import *
import numpy as np
train_data = np.random.randint(0,3, (100, 4000))
y_labels = np.random.randint(0,2, (100,))
input_ = Input(shape=(4000)) # shape from train_data
embedded = Embedding(36, 256, input_length = 4000)(input_)
lstm = LSTM(256, return_sequences=False)(embedded) # --> ERROR
dense = Dense(1, activation='softmax')(lstm)
model = Model(input_, dense)
model.summary()
Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_6 (InputLayer) [(None, 4000)] 0
_________________________________________________________________
embedding_5 (Embedding) (None, 4000, 256) 9216
_________________________________________________________________
lstm_5 (LSTM) (None, 256) 525312
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 1) 257
=================================================================
Total params: 534,785
Trainable params: 534,785
Non-trainable params: 0
【讨论】:
我有时间序列类型的数据,其中 train_datat[0] 是时间,train_data[1] 是幅度,两者都采用 x.x 形式。我的任务是创建 RNN 模型。我是完整的 bwginner :) 在这种情况下怎么办?如果我理解我的数据格式不正确 是的。嵌入层不与浮点时间序列数据一起使用,我认为如果没有巧妙的操作,就没有明确的向量空间来映射。那就去掉嵌入层吧。以上是关于层 lstm_9 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=4。收到的完整形状:[None, 2, 4000, 256]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
ValueError: 层 lstm_12 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=4
ValueError: 层 lstm_21 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=2。收到的完整形状:(无,546)
ValueError:lstm_45 层的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=4。收到的完整形状:(无,无,无,128)
ValueError: 层序号_29 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=2。收到的完整形状:[无,22]
ValueError: 层序贯_1 的输入 0 与层不兼容:预期 ndim=3,发现 ndim=2。收到的完整形状:(无,93)
层“sequential”的输入 0 与层不兼容:预期 shape=(None, 60), found shape=(5, 174)