ValueError: 层 lstm_17 的输入 0 与层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2。 收到的完整形状：[无，128]

Question

这是代码：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, RepeatVector, Dense, Reshape

Model = Sequential([
          Embedding(vocab_size, 256, input_length=49),
          LSTM(256, return_sequences=True),
          LSTM(128, return_sequences=False),
          LSTM(128),
          Reshape((128, 1)),
          Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

这是错误消息：

ValueError: Input 0 of layer lstm_11 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 128]

我正在使用 tensorflow 1.15.0 并在 Google Colab 上运行它。 我该如何解决。

Answer 1

正如 Marco 在评论中所说，解码器需要 3d，但它得到 2d，因此在解码器工作之前应用 RepeatVector 层。 修正后的模型：

Model = Sequential([
      Embedding(vocab_size, 256, input_length=49),
      LSTM(256, return_sequences=True),
      LSTM(128, return_sequences=False),
      RepeatVector(1),
      LSTM(128),
      Dense(vocab_size, activation='softmax')
])

我添加了 RepeatVector 层使输出形状为 3D，并删除了 Reshape 层，因为它现在没有用了。

感谢马可的帮助！