Keras 嵌入层和Conv1D。数据格式错误

我正在Keras建立一个模型：

 model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Embedding(input_dim = unique_chars, output_dim = 512, name = "embd_1"),  input_shape=(None, 4, 1))) 
model.add(TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')))

当我调用fit方法时，我得到：

Attr 'data_format' of 'Conv2D' Op passed string 'NWC' not in: "NHWC", "NCHW".

为什么会这样？我需要在嵌入和Conv1D之间添加一个层吗

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提前感谢您

您的输入形状是什么意思？它当前与

Conv1D

不兼容。您的信息是

Conv2D

。你确定这是你的密码吗？嗨，是的，这是我的密码。我不知道为什么错误消息会显示conv2d:-/，因为我的图层是conv1d。去掉嵌入层我的模型运行，但它的精确度为0.70，所以我想尝试使用嵌入层模型。添加（TimeDistributed（Conv1D（filters=128，kernel_size=3，activation='relu'），input_shape=（None，4，1）），因为您的输入维度是错误的。这就是为什么我问它是什么意思。如果你能消除1，那么它可能会工作。最初我的输入是一个8长度的序列。因此，我遵循了该教程：（第06部分：CNN-LSTM用于时间序列预测）并重新设置了输入形状您的输入形状是什么意思？它目前与

Conv1D

不兼容。您的信息是

Conv2D

。你确定这是你的密码吗？嗨，是的，这是我的密码。我不知道为什么错误消息会显示conv2d:-/，因为我的图层是conv1d。去掉嵌入层我的模型运行，但它的精确度为0.70，所以我想尝试使用嵌入层模型。添加（TimeDistributed（Conv1D（filters=128，kernel_size=3，activation='relu'），input_shape=（None，4，1）），因为您的输入维度是错误的。这就是为什么我问它是什么意思。如果你能消除1，那么它可能会工作。最初我的输入是一个8长度的序列。所以，我遵循了那个教程：（第06部分：CNN-LSTM用于时间序列预测）并重新调整了输入