Question

我正在尝试为RNN运行代码，但出现此错误：

ValueError：形状必须为“ echo_state_rnn_cell / MatMul_3”（操作数：“ MatMul”）的形状为2级，但其输入形状为[2,1,1000]，[1000,1000]则为3级。

我不明白的是为什么我的张量具有三个维度，应该为[1,1000]。

我的代码是：

esn_init_state = np.zeros([1, res_size], dtype="float32")

tf.reset_default_graph() static_graph = tf.Graph() with static_graph.as_default() as g:

rng = np.random.RandomState(random_seed)
cell = EchoStateRNNCell(num_inputs=input_size, num_units=res_size, decay=0.1, leaky=leak,
                        epsilon=1e-10, alpha=0.0100, rng=rng)

X = tf.placeholder(tf.float32, [input_size+res_size, trainlen-initlen])

Yt = data[None, initlen+1:trainlen+1]

init_state = tf.placeholder(tf.float32, [1, res_size])
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [trainlen,input_size])  #modifica postuma

state = init_state

for t in range(trainlen):
    prev_state = state
    state = cell(inputs=inputs[t:t+1,:], state=prev_state)
    if t >= initlen:
        X[:,t-initlen] = np.vstack((inputs,state))[:,0]

错误应该存在于：state = cell(inputs=inputs[t:t+1,:], state=prev_state)。

这是单元格功能的定义：

def call(self, inputs, state):
    new_state = (1 - self._leaky*self.decay) * state + self.decay*self._activation(math_ops.matmul(inputs,self.W) + math_ops.matmul(self._activation(state), self.U*self.rho_one))
    output = self._activation(new_state)
    return output, new_state

感谢您的帮助！

ValueError：形状必须为2级，但为3级

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