检查输入时出错：预期 lstm_1_input 的形状为 (71, 768) 但得到的数组形状为 (72, 768)

Posted 2023-02-16

【中文标题】检查输入时出错：预期 lstm_1_input 的形状为 (71, 768) 但得到的数组形状为 (72, 768)

【英文标题】：Error when checking input: expected lstm_1_input to have shape (71, 768) but got array with shape (72, 768)

【发布时间】：2020-07-19 01:08:54

【问题描述】：

我正在加载形状为 ((23094, 71, 768), (23094, 19, 282)) 的预训练模型。

当我传递形状为 (29116, 72, 768) 的新 X 值时，它在检查输入时显示错误：预期 lstm_1_input 的形状为 (71, 768) 但得到的数组形状为 ( 72, 768)。

这是我的模型摘要： 型号：“sequential_1”

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图层（类型）输出形状参数#

lstm_1 (LSTM) (无, 71, 256) 1049600

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lstm_2 (LSTM) (无, 71, 64) 82176

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lstm_3 (LSTM) (无, 32) 12416

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dense_1（密集）（无，5358）176814

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reshape_1 (重塑) (无, 19, 282) 0

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activation_1（激活）（无、19、282）0

总参数：1,321,006 可训练参数：1,321,006 不可训练参数：0

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【参考方案1】：

LSTM 需要一个 3D 数组（批量大小、时间步长、特征）。有很多方法可以使用可变时间长度进行训练（维度 = 1，在您的情况下为 71）。

在您的情况下，样本大小 = 23094、23094（这不需要匹配）

时间维度 = 71 != 19（如果您有可变的输入长度并且在一个批次中所有输入的长度相同，这可能会有所不同，但在您的模型摘要中，时间维度固定为 71 而不是无，因此您必须使用 71 个时间维度进行训练）

特征维度 = 768 != 282（必须相同）

只需使用零填充来匹配形状https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/ZeroPadding2D

另外，提供完整代码以获得基于代码的答案。

【讨论】：

你好 furcifer，这是链接colab.research.google.com/drive/…

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