在 Keras LSTM 中添加雙向會導致 RuntimeError（'您必須在使用之前編譯模型。'）

Question

我正在做：

self.model.add(Bidirectional(LSTM(lstm1_size, input_shape=(
        seq_length, feature_dim), return_sequences=True)))
self.model.add(Bidirectional(LSTM(lstm2_size, return_sequences=True)))
self.model.add(Bidirectional(LSTM(lstm3_size, return_sequences=True)))
self.model.add(Bidirectional(LSTM(lstm4_size, return_sequences=True)))
self.model.add(Dense(feature_dim, activation='relu'))

我得到錯誤：

RuntimeError('You must compile your model before using it.')

但是，當我在沒有Bidirectional的情況下做同樣的事情時，它工作正常。 我究竟做錯了什么？

Answer 1

在您的情況下，這似乎是一個錯誤，因為我嘗試過相同的工作正常。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Bidirectional

lstm1_size = 4
seq_length = 2
lstm2_size = 4
feature_dim = 1
lstm3_size = 4
lstm4_size = 4
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(lstm1_size, input_shape=(
        seq_length, feature_dim), return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(LSTM(lstm2_size, return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(LSTM(lstm3_size, return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(LSTM(lstm4_size, return_sequences=True)))
model.add(Dense(feature_dim, activation='relu'))

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

請檢查模型是否在類內/外編譯？ 如果問題已經解決，也請告訴我們。