recurrent - lstm tensorflow
¿Cómo apilar múltiples lstm en keras? (1)
Necesita agregar return_sequences = True a la primera capa para que su tensor de salida tenga ndim = 3 (es decir, tamaño de lote, pasos de tiempo, estado oculto).
Por favor mira el siguiente ejemplo:
# expected input data shape: (batch_size, timesteps, data_dim)
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True,
input_shape=(timesteps, data_dim))) # returns a sequence of vectors of dimension 32
model.add(LSTM(32, return_sequences=True)) # returns a sequence of vectors of dimension 32
model.add(LSTM(32)) # return a single vector of dimension 32
model.add(Dense(10, activation=''softmax''))
De: https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/ (busque "stast lstm")
Estoy usando deep learning kera de la biblioteca e intento apilar varias LSTM sin suerte. A continuación está mi código
model = Sequential()
model.add(LSTM(100,input_shape =(time_steps,vector_size)))
model.add(LSTM(100))
El código anterior devuelve error en la tercera línea. Exception: Input 0 is incompatible with layer lstm_28: expected ndim=3, found ndim=2
La entrada X es un tensor de forma (100,250,50). Estoy ejecutando keras en tensorflow back-end