sequenceInputLayer（）被连接的数组的维数不一致

Question

我尝试创建一个LSTM模型。我收到以下错误：

  

使用vertcat时出错，无法串联级联的数组的维数   一致的。源错误（第9行）       sequenceInputLayer（33）

sequenceInputLayer的输入内容和大小应该是什么？

Data = csvread('newData.csv');
num_timesteps = size(Data,1)
num_features = size(Data,2)
Data = normalize(Data);
numHiddenUnits = 200;
size(Data)
layers = [
    sequenceInputLayer(33)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(50)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(num_features),regressionLayer];
maxEpochs = 60;
miniBatchSize = 20;
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',0);
% net = trainNetwork(Data,Data,layers,options);

Answer 1

问题不在sequenceInputLayer中，问题出在创建layers数组的方式中。

替换：

layers = [
    sequenceInputLayer(33)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(50)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(num_features),regressionLayer];

使用：

layers = [
    sequenceInputLayer(33)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')
    fullyConnectedLayer(50)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(num_features),
    regressionLayer];

说明：：在数组声明中，在新行中添加元素（或以;分隔）时，您正在创建列向量，而以,分隔时，则是正在创建行向量。您以某种方式将它们混合在一起。