Question

整个代码运行正常，没有任何错误，我尝试应用 LSTM模型（甚至修改了层数和优化器，但准确性保持不变）即使操纵数据（减少了尺寸和输入，但没有变化）输入和输出都是一个热编码的，例如：他是个好男孩。 total_vocab_size = 5输入= [1 0 0 0 0]输出= [0 1 0 0 0]现在在下一次迭代中，输出成为输入。谁能帮助我我要去哪里错了？我的输入方式正确与否还是我应该尝试使用词嵌入吗？

text_data=open('thousand.txt','r')
text_data=text_data.read()
text_data=str(text_data)
text_data=text_data.lower()
text_data=text_data.split()
final_words=pd.DataFrame(text_data)
final_words=final_words.drop_duplicates(subset=0)
final_words=list(final_words[0])

text_data=[] # this was mandatory to avoid memory conflicts #
''' now we have the set of words'''
''' we will work towards seggregrating the sentences''' 
text_data=open('results.txt','r',encoding='utf16')
text_data=text_data.read()
text_data=str(text_data)
text_data=text_data.lower()
text_data=text_data.splitlines()

total_lines=text_data
text_data=[]


i=0
j=0
final_list_converted_to_matrix=[]
while i<10000:
    str1=str(total_lines[i])
    str1=str1.lower()
    str1=str1.split()
    ''' now out matrix is ready with the split words '''


    j=0
    while j<len(str1):
         lister=[]
         m=0
         while m<200:
             lister.append(0)
             m=m+1

         res=str1[j]
         k=0
         while k<200:
             if res==final_words[k]:
                 lister[k]=1
                 break
             k=k+1
         final_list_converted_to_matrix.append(lister)
         j=j+1

    i=i+3
    print(i)

LSTM的输入方式是否正确

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