Keras LSTM在LSTM层之前具有嵌入层-Java 学习之路

我正在尝试keras IMDB数据的例子，数据形状是这样的：

x_train形状：（25000,80）

我只是将keras示例的原始代码更改为如下代码：

model = Sequential()
layer1 = Embedding(max_features, 128)
layer2 = LSTM(128, dropout = 0.2, recurrent_dropout = 0.2, return_sequences = True)
layer3 = Dense(1, activation = 'sigmoid')
model.add(layer1)
model.add(layer2)
model.add(layer3)

原始模型将 return_sequences 设置为 False 并将其更改为 True ，并且我遇到了此错误：

期望dense_1有3个维度，但得到形状的数组（25000,1）

但是我打印了模型的结构，发现LSTM层的输出正是一个3D张量：

lstm_1（LSTM）:(无，无，128）

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您需要重塑您的训练阵列，使用以下代码：
```
x_train = np.reshape(x_train,(x_train.shape[0],1,x_train.shape[1]))
```
你的测试数组：
```
x_test = np.reshape(x_test,(x_test.shape[0],1,x_test.shape[1]))
```
仅供参考：np是numpy pacakge .

LSTM模型的时间步长：https://machinelearningmastery.com/use-timesteps-lstm-networks-time-series-forecasting/

时间步长：这相当于运行递归神经网络的时间步长 . 如果您希望网络具有60个字符的内存，则此数字应为60 .
回复于 2024-05-04T06:23:42+08:00

我认为在LSTM之后你需要一个TimeDistributed层，其中return_sequences = True

layer2= LSTM(128, dropout=0.2, 
             recurrent_dropout=0.2,return_sequences=True)
layer3= TimeDistributed(Dense(1, activation='sigmoid')))

回复于 2024-05-04T06:23:42+08:00

Keras LSTM在LSTM层之前具有嵌入层

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