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。

相关问题

File d:\lstnet_keras-master\lstm\lstnet_interface_a38.py:3 import tensorflow.keras as keras ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras'

这个错误提示是因为当前代码运行环境中没有安装 `tensorflow.keras` 模块。你可以使用以下命令来安装此模块：

pip install tensorflow

如果你已经安装了 tensorflow，可以尝试升级到最新版本，也许这个问题就会解决：

pip install --upgrade tensorflow

记得在命令行中运行上述命令，不要在 Python 解释器中运行。

(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。