在 Keras 维度不匹配中堆叠两个 LSTM 层

Question

我想使用 Keras 制作一个 LSTM 神经网络，该网络将某些长度的四个特征作为输入并预测 10 个以下值。而且我无法设置正确的输入尺寸。X_train是形状 (34,5,4) 的数组（重复观察，观察序列，特征）y_train是形状（34,10）的数组。我无法满足所需的尺寸。

任何想法我做错了什么？

X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 4))

model.add(LSTM(30, dropout=0.2, batch_size=window_size))

model.add(LSTM(10, activation=None))

model.compile(optimizer='adam',loss='mse')

model.fit(X_train,y_train,epochs= epochs,validation_split=0.2,shuffle=True)

Answer 1

如果你堆叠两层lstm，你需要使用return_sequence第一层，它为每个时间步返回输出，这些输出将被送入第二lstm层。这是解释示例，您可以通过它来解决您的问题。