python - input_shape 和模型结构不匹配

Question

这是代码:

model = Sequential()
model.add(LSTM(24, input_shape = (trainX.shape[0], 1, 4)))
model.add(Dense(12, activation = 'softmax'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

运行后，我得到了这个:

ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_5: expected ndim=3, found ndim=4

谁能给我解释一下？以及input_shape与模型结构的关系。

Answer 1

您的 input_shape 应该是 (trainX.shape[1], trainX.shape[2])。 trainX.shape[0]为训练样本数，input_shape不关心； input_shape只关心每个样本的维度，形式为(timesteps, features)。

model.add(LSTM(24, input_shape = (trainX.shape[1], trainX.shape[2])))