Keras 输入0与层gru_13不兼容：预期ndim=3，发现ndim=2

我想将

3CNN

与

3GRU

层一起使用。以下是体系结构：

layer\u a=Input（shape=（120，），dtype='float32'，name='main'）
图层b=输入（形状=（9，），数据类型='float32'，名称='site'）
layer_c=Input（shape=（4，），dtype='float32'，name='access'）
模型=模型（输入=[层a、层b、层c]，输出=[层f]）
compile（优化器='adam'，loss=smape\u错误）

但是，当我尝试将数据拟合时，它会产生一个错误：

输入0与层gru_14不兼容：预期ndim=3，发现ndim=2

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不确定出了什么问题？

GRU层需要以下维度（批次大小、顺序、尺寸） 此外，它还返回（批处理大小、神经元数量），因此为了将2个GRU放在彼此之后，第一个GRU层需要设置参数return_sequences=True

此外，在构建keras模型时，最好使用model.summary（）（在错误出现之前只构建模型的一部分）进行调试。问题往往出在意想不到的形状上

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您的体系结构根本不适合使用GRU层。首先，你不能展平张量，因为这会破坏你的序列结构。这将使连接层变得不可能。您可以将树层layer_t、layer_tt和layer_ttt合并到相同的第二维度（应该大于1）。通过这种方式，您可以连接最后一个维度，并获得一个具有类似序列形状的张量，将其放入gru层。

嗨，我在第一个gru层中设置了return\u sequences=True，但错误仍然存在……除了最后一个gru层之外，您在每个gru层中都会看到这个。还要检查第一个gru层作为输入接收的形状。第一个gru层的输入是CNN连接层（无，15552）。我已经更新了上面各层的输入形状。我对前两个GRU层使用return_序列，但错误仍然存在。。。不确定如何重塑GRU的输入。请注意，这是没有文字的时间序列数据。所以我不认为嵌入层作为GRU输入是必要的，不是吗？我更新了我的答案，问题是不能使用形状张量（无，15552）作为GRU层的输入。使用嵌入层可能是我答案中的解决方案之外的另一种解决方案。