Keras LSTM ValueError:输入0与层LSTM_24不兼容：预期ndim=3，发现ndim=4

我正在尝试测试一个我想用于视频问题的架构。我正在模拟1个视频，24帧，240x320x3。我没有得到正确的尺寸，但我看不到它

vid = np.ndarray((24,240,320,3),np.uint8)
vid = np.ndarray((24,240,320,3),np.uint8)
vid = np.random.randint(0, 255, (24,240,320,3),np.uint8)


nrows = vid.shape[1]
ncols = vid.shape[2]
batch_size = 32
num_classes = 1
epochs = 60

nframes = len(vid)
nchan = 3


model = Sequential()
model.image_dim_ordering = 'tf'
model.image_data_format = 'tf'

model = Sequential([
    TimeDistributed(Dense(nrows*ncols, activation='softmax'), 
                    input_shape=(nrows,ncols,nchan)),
    LSTM((nrows,ncols), recurrent_dropout=0.2, dropout=0.2,             
    return_sequences=True),
    Dense(1),
    Activation('sigmoid')
])

获取错误信息：

    ---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-31-a0219d8eece3> in <module>()
     41     LSTM((nrows,ncols), recurrent_dropout=0.2, dropout=0.2, return_sequences=True),
     42     Dense(1),
---> 43     Activation('sigmoid')
     44 ])
     45 

C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\models.py in __init__(self, layers, name)
    396         if layers:
    397             for layer in layers:
--> 398                 self.add(layer)
    399 
    400     def add(self, layer):
C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\models.py in add(self, layer)
    464                           output_shapes=[self.outputs[0]._keras_shape])
    465         else:
--> 466             output_tensor = layer(self.outputs[0])
    467             if isinstance(output_tensor, list):
    468                 raise TypeError('All layers in a Sequential model '

C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py in __call__(self, inputs, initial_state, **kwargs)
    241         # modify the input spec to include the state.
    242         if initial_state is None:
--> 243             return super(Recurrent, self).__call__(inputs, **kwargs)
    244 
    245         if not isinstance(initial_state, (list, tuple)):

C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\topology.py in __call__(self, inputs, **kwargs)
    539                 # Raise exceptions in case the input is not compatible
    540                 # with the input_spec specified in the layer constructor.
--> 541                 self.assert_input_compatibility(inputs)
    542 
    543                 # Collect input shapes to build layer.

C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\topology.py in assert_input_compatibility(self, inputs)
    438                                      self.name + ': expected ndim=' +
    439                                      str(spec.ndim) + ', found ndim=' +
--> 440                                      str(K.ndim(x)))
    441             if spec.max_ndim is not None:
    442                 ndim = K.ndim(x)

ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_24: expected ndim=3, found ndim=4

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
41 LSTM（（nrows，ncols），经常性辍学=0.2，辍学=0.2，返回序列=真），
42（1），
--->43激活（‘乙状结肠’）
44 ])
45
C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site packages\keras\models.py in\uuuuu init\uuuu（self，layers，name）
396如果层：
397对于分层：
-->398自我添加（图层）
399
400 def添加（自身，层）：
C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site packages\keras\models.py in add（self，layer）
464输出形状=[self.outputs[0]。\u keras\u形状]）
465其他：
-->466输出张量=层（自输出[0]）
467如果存在（输出张量，列表）：
468 raise TypeError（'序列模型中的所有层'
C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site packages\keras\layers\recurrent.py in\uuuuuuuu call\uuuuuuuu（self、输入、初始状态，**kwargs）
241#修改输入规范以包含状态。
242如果初始_状态为无：
-->243返回超级（循环、自）.\u调用（输入，**kwargs）
244
245如果不存在（初始状态，（列表，元组））：
C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site packages\keras\engine\topology.py in\uuuuu调用（self，inputs，**kwargs）
539#在输入不兼容的情况下引发异常
540#具有图层构造函数中指定的输入规格。
-->541自断言输入兼容性（输入）
542
543#收集输入形状以构建图层。
C:\Users\david\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site packages\keras\engine\topology.py在assert\u input\u兼容性（self，inputs）中
438 self.name+'：应为ndim=+
439 str（spec.ndim）+'，发现ndim='+
-->440 str（K.ndim（x）））
441如果spec.max\u ndim不是无：
442 ndim=K.ndim（x）
ValueError:输入0与层lstm_24不兼容：预期ndim=3，发现ndim=4

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我很感谢您的帮助

这意味着第一层将输出一个4维张量，而LSTM层则希望输入一个三维张量

要解决这个问题，您可以简单地更改“稠密”的输入形状。我假设类似于

input\u shape=（Timesteps，DataLength）

，其中

Timesteps*DataLength=nrows*ncols*nchan

就可以了

在一切之前添加

重塑（（Timesteps，DataLength））

层可能会让您受益匪浅，这样您就可以为下一层正确重塑数据

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现在，由你来决定你认为是时间步长的（NROWS，NCOLS，NCHA）

< P>这是因为第一层和第二层的形状误差。您需要将return_sequences=True添加到第一层

像

model.add（LSTM（32，input_shape=（1,1），return_sequences=True））

看起来LSTM不支持3D输入，我必须重新塑造或尝试其他方法。