检查输入时出错：预期lstm_1_input具有形状（71，768），但数组具有形状（72，768）

Question

我正在加载形状为（（（23094，71，768），（23094，19，282））的预训练模型。

当我传递形状为（29116，72，768）的新X值时，它在检查输入时显示错误：预期lstm_1_input具有形状（71，768），但形状为数组（ 72，768）。

这是我的模型摘要： 型号：“ sequential_1”

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图层（类型）输出形状参数＃

lstm_1（LSTM）（无，71，256）1049600

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lstm_2（LSTM）（无，71，64）82176

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lstm_3（LSTM）（无，32）12416

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dense_1（密集）（无，5358）176814

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reshape_1（Reshape）（无，19，282）0

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activation_1（激活）（无，19，282）0

总参数：1,321,006 可训练的参数：1,321,006 不可训练的参数：0

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Answer 1

LSTM需要3D数组（批大小，时间步长，功能）。训练时间长度可变的方法有很多（在您的情况下为71，维度= 1）。

在您的情况下，样本量= 23094、23094（不需要匹配）

时间维数= 71！= 19（如果您具有可变的输入长度，并且在同一批次中所有输入的长度相同，则可以不同，但​​是在模型摘要中，时间维数固定为71，而不是无，因此您必须使用71个时间维度进行训练）

特征尺寸= 768！= 282（必须相同）

只需使用零填充以匹配形状https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/ZeroPadding2D

此外，提供完整的代码以获取基于代码的答案。