model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:451 in LSTNetAttention context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:897 in __call__ self._maybe_build(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\base_layer.py:2416 in _maybe_build self.build(input_shapes) # pylint:disable=not-callable File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\utils\tf_utils.py:316 in wrapper output_shape = fn(instance, input_shape) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\layers\merge.py:674 in build raise ValueError('Dimension incompatibility ' ValueError: Dimension incompatibility 1 != 48. Layer shapes: (None, 48, 1), (None, 48, 21). Chosen axes: 2, 1
时间: 2023-06-28 10:06:18 浏览: 70
这个错误是由于您的模型在进行 Dot 操作时,矩阵的维度不匹配导致的。具体来说,您传递给 Dot 层的两个输入张量的形状分别为 (batch_size, 48, 1) 和 (batch_size, 48, 21),而您指定的 axes 参数为 (2, 1)。这意味着您要对第一个张量的第二个维度和第二个张量的第一个维度进行点积操作,但是这两个维度的大小不同,分别为 1 和 48,所以会抛出 ValueError 异常。
您需要检查一下您的代码,特别是输入张量的构建部分,确保它们的形状与您的模型定义相匹配。如果您需要更多帮助,请提供更多代码和上下文信息。
相关问题
File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:100 in __init__ assert d_model % self.num_heads == 0 AssertionError
这个错误通常是因为在使用 Transformer 模型时,`d_model`(即模型中嵌入向量的维度)不能被 `num_heads`(即注意力头的数量)整除。这是因为注意力头需要平均分配嵌入向量的维度,从而确保每个头可以学习到不同的特征。
您可以检查一下代码中 Transformer 模型的初始化部分,看看 `d_model` 和 `num_heads` 的值是否正确并且匹配。如果这些值没有手动设置,那么可能是模型默认值导致了这个错误。您可以查看模型文档或者尝试手动设置这些值来解决问题。
(64849, 21) (64849, 1) trainX Y shape is: (64599, 48, 21) (64599, 60, 21) (64599, 1) Traceback (most recent call last): File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\lstnet_keras-master\train_batch_a1.py:148 model,normalize = startTrainMult_1H(data,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:570 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:500 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a38.py:443 in LSTNetAttention lstm1 = LSTM(64, return_sequences=True)(input1) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py:541 in __call__ return super(RNN, self).__call__(inputs, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:75 in symbolic_fn_wrapper return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:475 in __call__ previous_mask = _collect_previous_mask(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:1441 in _collect_previous_mask mask = node.output_masks[tensor_index] AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks'
这个错误是由于 Keras 版本的问题导致的。在旧版本的 Keras 中,LSTM 层的参数是 return_sequences 和 return_state,而在新版本的 Keras 中,LSTM 层的参数是 return_sequences、return_state 和 return_attention。你可以检查一下你使用的 Keras 版本是否与代码中使用的版本相同。如果不同,你需要修改代码以适应你的 Keras 版本。另外,你可以尝试在 LSTM 层中添加 `return_sequences=True` 参数来解决这个问题。
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