添加Conv1D層時出現錯誤“輸入0與層conv1d_48不兼容：預期的ndim = 3，找到的ndim = 2”

Question

我正在嘗試構建以下模型：

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim = num_top_words, output_dim = 64, input_length = input_length))
model.add(LSTM(100, activation = 'relu'))
model.add(Conv1D(64, kernel_size = 5, activation = 'relu'))
model.add(MaxPooling1D())
model.add(Dense(5, activation = 'softmax'))
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy'])

但是運行它時出現以下錯誤：

Input 0 is incompatible with layer conv1d_48: expected ndim=3, found ndim=2

指出以下行存在錯誤：

model.add(Conv1D(64, kernel_size = 5, activation = 'relu'))

可能是什么問題？

Answer 1

問題在於，當前LSTM層的輸出形狀為(None, 100) ，但是，正如錯誤所暗示的，像LSTM層一樣的Conv1D層希望輸入3D形狀(None, n_steps, n_features) 。 因此，解決此問題的一種方法是將return_sequences=True傳遞到LSTM層以獲取每個時間步的輸出，因此其輸出將為3D：

model.add(LSTM(100, activation = 'relu', return_sequences=True))

或者，您可以將Conv1D和MaxPooling1D層放在LSTM層之前（這可能比當前體系結構更好，因為Conv1D加上池化層的一種用法是減小LSTM層的輸入維，從而降低計算復雜度）：

model.add(Conv1D(64, kernel_size = 5, activation = 'relu'))
model.add(MaxPooling1D())
model.add(LSTM(100, activation = 'relu'))