File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:286 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

这个错误是因为你在一个已经构建的 Keras 模型对象上尝试添加一个新的 Keras 层，但是模型对象并没有 `add()` 方法。这可能是因为你使用了 `Model()` 来创建模型对象，而不是使用 `Sequential()`。在 `Model()` 中，你需要使用输入张量和输出张量来定义模型，然后使用 Model() 实例化一个完整的模型对象。如果你想要在已经构建的模型对象中添加新的层，你可以通过创建一个新的 `Sequential()` 模型来实现。例如：

from keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(existing_layer)
model.add(new_layer)

这样，你就可以在 `existing_layer` 后面添加一个新层 `new_layer`。希望这个解释对你有所帮助！

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trainX Y shape is: (4755, 48, 23) (4755, 60, 23) (4755, 5, 1) Hx= 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_a391.py:172 model,normalize = startTrainMult_1H(df,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:417 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:340 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:282 in LSTNetAttention bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\wrappers.py:437 in __call__ return super(Bidirectional, 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:446 in __call__ self.assert_input_compatibility(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:338 in assert_input_compatibility raise ValueError('Input ' + str(input_index) + ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_1: expected ndim=3, found ndim=4

根据你提供的信息，这个错误是在使用 Keras 框架中进行训练时出现的。错误提示中指出了问题的源头是在 Bidirectional 层的第一个输入，它期望一个三维张量作为输入，但实际上输入的是一个四维张量。这可能是因为你的输入数据的维度不正确导致的。

你可以检查一下你的输入数据的维度是否正确。确保你的输入数据的维度是 (batch_size, time_steps, features)，其中 batch_size 表示每个 batch 中的样本数，time_steps 表示序列的时间步数，features 表示每个时间步中的特征数。如果你的输入数据维度正确，你可以尝试将它们转换为正确的维度，例如使用 reshape() 函数，以便它们可以被正确地输入到模型中进行训练。

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。