Tensorflow keras，基于RNN模型的MNIST分类，关于输出形状的问题_Tensorflow_Keras

Tensorflow keras，基于RNN模型的MNIST分类，关于输出形状的问题

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Tensorflow keras，基于RNN模型的MNIST分类，关于输出形状的问题,tensorflow,keras,Tensorflow,Keras,我正在尝试使用keras的函数API来构建一个递归神经网络，但是遇到了一些关于输出形状的问题，任何帮助都将不胜感激我的代码： import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.datasets import mnist from tensorflow.python.keras.layers import Dense, CuDNNLSTM, Dropout from tensorflow.python.keras.models import

我正在尝试使用keras的函数API来构建一个递归神经网络，但是遇到了一些关于输出形状的问题，任何帮助都将不胜感激

我的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.datasets import mnist
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, CuDNNLSTM, Dropout
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.utils import normalize
from tensorflow.python.keras.utils import np_utils

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = normalize(x_train, axis=1), normalize(x_test, axis=1)

y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)

feature_input = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28))
x = tf.keras.layers.CuDNNLSTM(128, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(l=0.0004), return_sequences=True)(feature_input)
y = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = tf.keras.Model(inputs=feature_input, outputs=y)
opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=1e-3, decay=1e-5)
model.compile(optimizer=opt, loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=3, validation_data=(x_test, y_test))

错误：

ValueError：检查目标时出错：预期密度为3维，但得到了形状为（60000,10）的数组

您的数据（目标）具有形状

（60000，10）

模型的输出（“密集”）具有形状

（无，长度，10）

其中，

None

是批次大小（变量），

length

是中间维度，表示LSTM的“时间步长”，10是

密集

层的单位

现在，在LSTM中没有任何带有时间步长的序列要处理，这是没有意义的。它将“图像行”解释为连续的时间步，“图像列”解释为独立的特征。（如果这不是您的意图，那么您很幸运，它没有给您一个尝试将图像放入LSTM的错误）

无论如何，您可以使用

return\u sequences=False

修复此错误（放弃序列的

长度

）。这并不意味着此模型适合这种情况。