Python 双向LSTM问题

最初我使用了一个带有两个隐藏层的LSTM，然后决定看看使用双向层是否会有任何改进。我没有将输入的形状从LSTM更改为双向LSTM。当我运行LSTM版本时，它运行得很好，但是当我运行双向版本时，我得到了一个关于第二层的错误，该层预期为4维。我的问题是为什么会这样，我能做什么

错误消息：ValueError:输入0与层2不兼容：预期ndim=3，发现ndim=2

训练集的输入形状为

（284,1,3）

双向LSTM的代码：

model = Sequential()

model.add(Bidirectional(LSTM(units=steps,input_shape=(1,steps))))
model.add(Bidirectional(LSTM(steps),merge_mode= 'ave'))
model.add(LSTM(units=steps,return_sequences=True,activation='relu'))

model.compile(loss='mse', optimizer='sgd',metrics=[Gavg])

model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs= 200, validation_data=(X_test,y_test), verbose=1)

---

由于要将多个LSTM层堆叠在彼此的顶部，因此需要在前两层上使用

return\u sequences=True

。否则，它们的输出将具有

（批大小，n个单位）

的形状，因此将不是序列，无法由以下LSTM层处理