使用双向而不是标准LSTM层时的Shape Erorr

Question

当切换到双向层时，我的代码给出一个错误。使用标准LSTM层时，该模型可以工作。我得到的错误是：

File "<ipython-input-22-1e9000cb0bf6>", line 12, in <module>
model.build(input_shape)
ValueError: Input 0 is incompatible with layer bidirectional_11: expected ndim=3, found ndim=2

我的代码如下：

input_shape = (lengtharray,1)
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(CuDNNLSTM(128, input_shape=input_shape, return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64))
model.add(Bidirectional(CuDNNLSTM(128)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.build(input_shape)

opt = keras.optimizers.Adam(lr=0.01, decay=0.0001)
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=opt,
              metrics=['accuracy'])
callbacks = [EarlyStopping(monitor='val_loss'),
             ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True)]
model.summary()

为什么使用双向而不是标准LSTM时会返回形状错误？

Answer 1

我无法测试您的代码（因为我在移动中），但是如果您在input_shape之外但在CuDNN内定义Bidirectional，那么它应该可以工作。像这样

Bidirectional(CuDNNLSTM(128, return_sequences=True),input_shape=input_shape)

事情是双向的，表现得像是LSTM，所以它需要像here所述的LSTM之类的参数。对于双向示例，您可以遵循this。