Question

我是KERAS的一名新手，我决定建立自己的自动编码器网络。

我有一些尺寸为（10 006，45）的数据，我正在尝试将其适合以下模型：

    training_set = get_training_set()
    inputs = Input(shape=(training_set.shape[0], training_set.shape[1]))
    l1 = LSTM(64, activation="relu", return_sequences="True")(inputs)
    l2 = LSTM(32, activation="relu", return_sequences="True")(l1)
    l3 = LSTM(16, activation="relu", return_sequences="False")(l2)
    l4 = RepeatVector(45)(l3)
    l5 = LSTM(16, activation="relu", return_sequences="True")(l4)
    l6 = LSTM(32, activation="relu", return_sequences="True")(l5)
    l7 = LSTM(64, activation="relu", return_sequences="True")(l6)
    output = TimeDistributed(Dense(input_shape=(training_set.shape[0],training_set.shape[1])))[l7]
    return Model(output, inputs)

不幸的是，当我尝试构建此模型时。与l4一致（不在第一个LSTM中），我得到以下错误： ValueError：输入0与图层repeat_vector_1不兼容：预期ndim = 2，发现ndim = 3

你能给我任何线索吗？我以为我应该在这里（num_of_timesteps，num_of_features），但似乎是错误的，那么这里应该是什么？您对如何转换我的数据有任何建议吗？

先谢谢您

Keras重复矢量维错误

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