Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (None, 5, 109, 109) Call arguments received by layer 'sequential' (type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 5, 109, 109), dtype=float32) • training=True • mask=None
时间: 2023-06-24 17:04:54 浏览: 124
这个错误提示表明,你的 LSTM 模型期望输入一个三维张量,但是你传入了一个四维张量。具体来说,你的输入张量的形状为 (None, 5, 109, 109),其中第一个维度是 batch size,第二个维度是时间步,后面两个维度是图像的高度和宽度。
为了解决这个问题,你需要将输入张量的维度从四维转换为三维。一种常见的方法是通过将图像转换为向量来实现。具体来说,你可以使用卷积层或其他图像处理技术来将图像转换为固定长度的向量,然后将这些向量作为 LSTM 模型的输入。例如,你可以使用一个卷积层来提取图像特征,然后使用 Flatten 层来将特征展平为向量。然后,你可以将这些向量传递给 LSTM 模型进行训练和预测。
相关问题
Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (None, 5, 109, 109)
这个错误提示是因为你的输入数据维度不符合 LSTM 层的要求。LSTM 层的输入数据维度应该是三维的,即 (batch_size, sequence_length, input_dim)。而你的输入数据维度是四维的,具体是 (batch_size, sequence_length, height, width)。
解决这个问题的方法有两种:
1. 将输入数据从四维转换为三维。可以通过将图像展平或者使用卷积神经网络提取特征等方式将输入数据从 (batch_size, sequence_length, height, width) 转换为 (batch_size, sequence_length, input_dim)。
2. 使用适合于四维输入数据的循环神经网络层,例如 ConvLSTM2D。ConvLSTM2D 层的输入数据维度是四维的,即 (batch_size, sequence_length, height, width, channels),可以直接使用图像序列作为输入数据。
具体使用哪种方法取决于你的具体应用场景和模型架构。
Exception encountered when calling layer 'sequential' (type Sequential). Input 0 of layer "conv1d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 3)
这个错误提示表明在使用 Sequential 模型时,conv1d 层的输入维度不符合要求,期望至少是 3 维,但实际上只有 2 维。可能需要检查输入数据的维度是否正确,或者调整模型结构以适应输入数据。
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