input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) timesteps1 = trainX1.shape[1] features1 = trainX1.shape[2] # 定义输入层 input_seq1 = Input(shape=(None, timesteps1)) # 时序输入 input_vec1 = Input(shape=(features1,)) # 维度输入 # 定义LSTM层 lstm_output1 = LSTM(units=21, return_sequences=True)(input_seq1) # 返回每个时刻的输出 # 定义attention层 score1 = Dot(axes=[2, 1])([lstm_output1, input_vec1]) # 计算注意力分数 attention_weights1 = Dense(units=1, activation='softmax')(score1) # 计算注意力权重 context_vector1 = Dot(axes=[1, 1])([lstm_output1, attention_weights1]) # 计算上下文向量 # 定义输出层 output1 = concatenate([context_vector1, input_vec1]) output1 = Dense(units=32, activation='relu')(output1) output1 = Dense(units=1, activation='sigmoid')(output1) 出错 如下： File "C:\Users\200511672\Anaconda3\lib\site-packages\keras\initializers.py", line 209, in __call__ scale /= max(1., float(fan_in + fan_out) / 2) TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'

这个错误通常是由于输入形状中的未知维度引起的。在你的代码中，`input_seq1`的第二个维度是`None`，这意味着它可以接受不同长度的序列。但是，在定义LSTM层时，你需要指定时间步长和特征维度。因此，你需要在定义LSTM层时指定时间步长和特征维度。你可以尝试以下修改：

input_seq1 = Input(shape=(timesteps1, features1))  # 时序输入

然后，确保你的训练数据`trainX1`的形状是`(样本数, 时间步长, 特征维度)`。如果`trainX1`的时间步长是可变的，则需要对序列进行填充以使其具有相同的长度。你可以使用Keras的`pad_sequences()`函数来实现填充。

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input_data = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) timesteps = trainX1.shape[1] features = trainX1.shape[2] # 计算时间步的注意力权重 attention_probs1 = Dense(timesteps, activation='softmax')(input_data) attention_probs1 = Permute((2, 1))(attention_probs1) # 将注意力权重应用于输入数据 attention_mul1 = multiply([input_data, attention_probs]) attention_mul1 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul1) # 计算维的注意力权重 attention_probs2 = Dense(INPUT_DIM, activation='softmax')(input_data) attention_probs2 = Permute((2, 1))(attention_probs2) # 将注意力权重应用于输入数据 attention_mul2 = multiply([input_data, attention_probs2]) attention_mul2 = Lambda(lambda x: K.sum(x, axis=1))(attention_mul2) 如何链接attention_mul1和attention_mul2

可以使用K.concatenate()函数将两个注意力向量连接起来，如下所示：

merged_vector = K.concatenate([attention_mul1, attention_mul2])

这将返回一个连接了两个注意力向量的张量。

model = Sequential() input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) # 修改 input_shape 为输入数据的形状 model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3,activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25))

这段代码是使用 Keras 库构建一个基于 LSTM 的神经网络模型，用于进行分类任务。模型的输入数据形状是 (batch_size, timesteps, input_dim)，其中 batch_size 表示每批次训练的样本数，timesteps 表示每个样本的时间步数，input_dim 表示每个时间步的输入特征维度。在这里，train_X 是训练数据集的输入数据矩阵，train_X.shape[1] 表示时间步数，train_X.shape[2] 表示输入特征维度。

该模型包含一个 LSTM 层和一个全连接层（Dense），在 LSTM 层中，64 表示输出维度，即 LSTM 层的输出特征数；activation='softmax' 表示使用 softmax 函数作为激活函数，用于将输出转换为概率分布；在全连接层中，3 表示输出维度，即最终分类的类别数；Dropout(0.25) 表示在全连接层中使用了 25% 的 Dropout 正则化，用于减少过拟合。