Question

我正在尝试使用TFIDF作为输入来运行LSTM，但出现错误。我有TFIDF，每个条目都有11915个维度

代码如下：

## Creating model
model=Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(100, input_shape=(1, 11915),return_sequences=True)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
model.build(input_shape=(1, 11915))
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
print(model.summary())

错误如下双向_27层的输入0与该层不兼容：预期的ndim = 3，找到的ndim = 2。收到的完整图形：[1，11915]

我是这个领域的新手，我们将不胜感激。如果有人为在这样的输入上运行双向LSTM编写伪代码，那将是非常好的

我的输入是10229 * 11915的tfidf。我想在TFIDF上使用LSTM作为输入进行假新闻检测

Answer 1

您要在input_shape层中指定Bidirectional：

model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True), input_shape=(1, 11915)))

Answer 2

这是一个完整的工作示例

# create fake data
n_sample = 10229
X = np.random.uniform(0,1, (n_sample,11915))
y = np.random.randint(0,2, n_sample)

# expand X to 3D
X = X.reshape(X.shape[0],1,X.shape[-1])

model=Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=False), input_shape=(1, 11915)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
print(model.summary())

model.fit(X,y, epochs=3, batch_size=256)

发生此错误是因为您可能未正确管理您的数据。还请注意正确定义第一层，并且return_sequences = False，因为您的输出是2D

以TFIDF作为输入的LSTM，尺寸误差

2 个答案: