Python 使用双向而非标准LSTM层时，塑造Erorr

当切换到双向层时，我的代码给出了一个错误。使用标准LSTM图层时，该模型有效。我得到的错误是：

File "<ipython-input-22-1e9000cb0bf6>", line 12, in <module>
model.build(input_shape)
ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_11: expected ndim=3, found ndim=2

为什么在使用双向而不是标准LSTM时它会返回形状错误？

我无法测试您的代码（因为我正在移动），但是如果您在

CuDNN

外部定义

输入形状，但在
双向
内部定义，那么它应该可以工作。像这样的

双向（CuDNNLSTM（128，返回序列=True），输入形状=input形状）

事情是双向的，它的行为是liek LSTM，所以它需要像前面提到的LSTM这样的参数。对于双向示例，您可以遵循

input_shape = (lengtharray,1)
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(CuDNNLSTM(128, input_shape=input_shape, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64))
model.add(Bidirectional(CuDNNLSTM(128)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.build(input_shape)

opt = keras.optimizers.Adam(lr=0.01, decay=0.0001)
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=opt,
              metrics=['accuracy'])
callbacks = [EarlyStopping(monitor='val_loss'),
             ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True)]
model.summary()