Keras: ValueError: entrée 0 est émet couche incompatible

Question

J'utilise Keras avec tensorflow comme backends et obtenir des erreurs incompatibles:

model = Sequential() 
model.add(LSTM(64, input_dim = 1)) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(LSTM(16)) 

L'erreur suivante indique:

Traceback (most recent call last): 
    File "train_lstm_model.py", line 36, in <module> 
    model.add(LSTM(16)) 
    File "/home/***/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/models.py", line 332, in add 
    output_tensor = layer(self.outputs[0]) 
    File "/home/***/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/topology.py", line 529, in __call__ 
    self.assert_input_compatibility(x) 
    File "/home/***/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/engine/topology.py", line 469, in assert_input_compatibility 
    str(K.ndim(x))) 
ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_2: expected ndim=3, found ndim=2 

Comment puis-je résoudre ce problème problème?

Version Keras: 1.2.2 Version tensorflow: 0,12

Answer 1

La couche LSTM est accepter une entrée en forme de (len_of_sequences, nb_of_features). La forme d'entrée que vous avez fournie est seulement 1-dim donc c'est d'où vient l'erreur. La forme exacte du message d'erreur provient du fait que la forme réelle des données inclut le batch_size. Ainsi, la forme réelle des données introduites dans la couche est (batch_size, len_of_sequences, nb_of_features). Votre forme est (batch_size, 1) et c'est la raison derrière 3d vs 2d entrées.

De plus - vous pourriez avoir un problème similaire avec une deuxième couche. Afin de rendre votre couche LSTM pour retourner une séquence que vous devez changer sa définition:

model.add(LSTM(64, input_shape = (len_of_seq, nb_of_features), return_sequences=True) 

ou:

model.add(LSTM(64, input_dim = nb_of_features, input_len = len_of_sequence, return_sequences=True)