起初我使用了一个具有两个隐藏层的LSTM，然后决定尝试使用双向层，看看是否会有改进。我没有改变从LSTM到双向LSTM的输入形状。当我运行LSTM版本时，一切正常，但当我运行双向版本时，我收到了关于第二层期望4个维度的错误。我的问题是为什么会发生这种情况，以及我可以做些什么？

错误信息：ValueError: Input 0 与层 bidirectional_2 不兼容：期望 ndim=3，找到 ndim=2

训练集的输入形状是 (284,1,3)。

双向LSTM的代码：

model = Sequential()model.add(Bidirectional(LSTM(units=steps,input_shape=(1,steps))))model.add(Bidirectional(LSTM(steps),merge_mode= 'ave'))model.add(LSTM(units=steps,return_sequences=True,activation='relu'))model.compile(loss='mse', optimizer='sgd',metrics=[Gavg])model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs= 200, validation_data=(X_test,y_test), verbose=1)

回答：

由于您在堆叠多个LSTM层时，需要在前两个层上使用 return_sequences=True。否则，它们的输出将具有形状 (batch_size, n_units)，因此不会是一个序列，无法被后续的LSTM层处理。