Machine learning 压缩序列自动编码器

我想建立一个序列到序列的信号压缩自动编码器。 我想从一个基于std、LSTM的自动编码器开始。然而，凯拉斯抱怨我的模型。有没有暗示我做错了什么

from keras.layers import Input, LSTM, RepeatVector
from keras.models import Model


timesteps = 10
input_dim = 4

latent_dim = 128

#Create the encoder:
inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim))
encoded = LSTM(latent_dim)(inputs)
encoder = Model(inputs, encoded)

#Create the decoder:
decInput = Input(shape=(latent_dim))    
decoded = RepeatVector(timesteps)(decInput)
decoded = LSTM(input_dim, return_sequences=True)(decoded)
decoder = Model(decInput,decoded)

#Joining models:
joinedInput = Input(shape=(timesteps, input_dim))
encoderOut = encoder(joinedInput)    
joinedOut = decoder(encoderOut)
sequence_autoencoder = Model(joinedInput,joinedOut)

我在线

encoded=LSTM（潜在尺寸）（输入）

错误

TypeError:应为int32，但得到了包含“\u Message”类型张量的列表

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尝试

decInput=Input（shape=（潜伏期，）

给出一条新的错误消息

ValueError:Input 0与层lstm\u 18不兼容：预期ndim=3，发现ndim=2

代码在我这端与Marcin correction一起工作。您的KERA和后端版本是什么？da**it；-）安装的tensor flow不在iPhyton内核中：

print（tf.\uuuuu版本）=0.12.0

print（keras.\uuuuu版本）=2.0.5