ValueError: `TimeDistributed` Layer should be passed an `input_shape ` with at least 3 dimensions, received: (None, 106688)

这个错误是由于您使用的 TimeDistributed 层期望输入的维度至少为 3，但是您提供的输入形状维度只有 2 。您需要检查您的输入形状，并确保它符合 TimeDistributed 层的要求。具体来说，您需要在第一维上添加一个时间步维度，例如 (batch_size, time_steps, input_dim)。如果您需要更具体的帮助，请提供更多的信息，我会尽力帮助您。

相关问题

ValueError: The first layer in a Sequential model must get an `input_shape` or `batch_input_shape` argument.

这个错误通常是由于在创建 Sequential 模型时没有指定输入的形状所导致的。在创建 Sequential 模型时，第一层需要指定输入形状，以便模型可以推断后续层的形状。可以通过在第一层中指定 input_shape 或 batch_input_shape 参数来解决这个问题。例如，如果要创建一个具有 10 个输入节点和 5 个输出节点的简单模型，可以使用以下代码：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_shape=(10,)))

在这个例子中，我们使用了 Dense 层作为模型的第一层，并指定了输入形状为 (10,)。这样，模型就能够推断出后续层的形状，从而避免了 ValueError 错误。

input_.shape.with_rank_at_least(3) ValueError: Exception encountered when calling layer "rnn_29" " f"(type RNN). Shape (200, None) must have rank at least 3 Call arguments received by layer "rnn_29" " f"(type RNN): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 200), dtype=int32) • mask=None • training=True • initial_state=None • constants=None

这个错误的报错信息中提到了输入数据的形状 `(None, 200)` 需要至少有三个维度，但是输入数据的维度只有两个。这可能是因为你没有将输入数据进行适当地处理而导致的。在使用 RNN 层时，输入数据的形状应该是 `(batch_size, time_steps, input_dim)`，其中 `batch_size` 表示每个 batch 中的样本数，`time_steps` 表示序列的长度，`input_dim` 表示每个时刻输入的特征维度。因此，你需要将输入数据进行适当地处理，以满足 RNN 层的输入要求。你可以使用 `tf.expand_dims()` 函数来增加维度，例如将形状为 `(None, 200)` 的数据增加一个维度，变成 `(None, 200, 1)`。这样就可以将数据传入 RNN 层进行训练了。如果你需要更多的帮助，请提供更多的上下文信息和代码片段。