input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) 形态不匹配,如何解决
时间: 2023-12-03 21:47:04 浏览: 40
根据你提供的代码,问题似乎出在输入数据的维度不匹配。假设`trainX1`的维度是`(batch_size, seq_len, input_dim)`,那么定义输入层时应该将`shape`参数设置为`(seq_len, input_dim)`,而不是 `(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])`。
因此,你可以将代码修改为:
```
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) # 定义输入层
# 定义attention权重
attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1)
attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1)
# 将attention权重应用于输入数据
context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1])
```
这样修改后,`input1`和`attention_weights1`的维度应该分别为`(batch_size, seq_len, input_dim)`和`(batch_size, seq_len, 1)`,可以顺利进行下一步操作。
相关问题
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) 要对trainX1.shape[1], trainX1.shape[2] 计算attention, 用dot如何表示?keras
在 Keras 中使用 dot 进行 Attention 计算可以通过以下代码实现:
```
from keras.layers import Dot, Activation
# 定义输入
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]))
# 定义 Attention 权重
attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, some_other_input])
# 计算加权和
weighted_input = Dot(axes=[2, 1])([attn_weights, input1])
# 通过激活函数进行归一化
attn_weights = Activation('softmax')(attn_weights)
```
其中,`some_other_input` 是用于计算 Attention 权重的另一个输入,可以根据具体情况定义。`axes=[2, 2]` 表示对 `input1` 和 `some_other_input` 的最后两个维度进行点积计算,得到 Attention 权重。`axes=[2, 1]` 表示对 `attn_weights` 和 `input1` 的最后两个维度进行点积计算,得到加权和。最后使用 softmax 函数对 Attention 权重进行归一化。
def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) # 应用注意力机制到第二个输入 # Input2: long-term time series with period input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights2 = TimeDistributed(Dense(1))(input2) attention_weights2 = Activation('softmax')(attention_weights2) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector2 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights2, input2]) merged_output = concatenate([context_vector1,context_vector2]) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(merged_output) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) 有没有错误
代码看起来没有明显的错误,但是需要注意以下几点:
1. 在定义输入时,应该使用 `from tensorflow.keras.layers import Input` 引入 `Input`。
2. 对于 `TimeDistributed(Dense(1))`,可以考虑加入 `kernel_regularizer` 和 `bias_regularizer` 参数进行正则化,以防止过拟合。
3. 在使用 `concatenate` 合并两个输入时,可以加入 `axis` 参数明确指定合并的维度。
4. 在最后一层输出时,可以使用 `softmax` 激活函数,以确保输出的概率分布符合要求。
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