Python Keras LSTM输入与图层不兼容，预期ndim=3，发现ndim=4

我正在尝试嵌入LSTM，并在Keras中实现以下功能：

inp = Input(shape=(20, 1))
x = Embedding(total_words, 256)(inp)
x = LSTM(128)(x)
output = Dense(1, activation ='softmax')(x)

但是，我不明白为什么在

x=LSTM（128）（x）

行中不断出现以下错误：

---

我遗漏了什么？

尝试

shape=（20，）

，这是因为

嵌入的输出是shape
（无，20，1256）
，但LSTM层期望
（无，时间步，特性）
或
（无，20，256）
，DanielMöller是对的，你需要改变你的输入。@juliodanieleyes@DanielMöller如果我听起来很傻，很抱歉，我对这方面还不太熟悉。我尝试将输入形状设置为
input（shape=（20,0））
，但这也不起作用。如果嵌入层正在输出
（None，20，1，256）
，我仍然不确定如何将LSTM层的
（None，20，256）
重塑为
？
inp=Input（shape=（20，）
就足够了，或者您可以在输入之后添加一个重塑层。您是否将x设置为编译中的第一层？
ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_12: expected ndim=3, found ndim=4