Как сложить несколько lstm в keras?

Я использую библиотеку глубокого обучения keras и пытаюсь сложить несколько LSTM без везения. Ниже приведен мой код

model = Sequential()
model.add(LSTM(100,input_shape =(time_steps,vector_size)))
model.add(LSTM(100))

приведенный выше код возвращает ошибку в третьей строке Exception: Input 0 is incompatible with layer lstm_28: expected ndim=3, found ndim=2

вход X представляет собой тензор формы (100,250,50). Я запускаю keras на TensorFlow backend

23
deep-learning keras keras-layer lstm tensorflow

1 ответов

вам нужно добавить return_sequences=True к первому слою, так что его выходной тензор имеет ndim=3 (т. е. размер партии, временные шаги, скрытое состояние).

см. следующий пример:

# expected input data shape: (batch_size, timesteps, data_dim)
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True,
               input_shape=(timesteps, data_dim)))  # returns a sequence of vectors of dimension 32
model.add(LSTM(32, return_sequences=True))  # returns a sequence of vectors of dimension 32
model.add(LSTM(32))  # return a single vector of dimension 32
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

From:https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/ (поиск "stacked lstm")

45