添加 LSTM 层但获得所需的位置参数：“单位”错误

Question

我正在尝试运行我的第一个机器学习模型。但是我收到以下错误。return_sequences=True)) 类型错误：init () 缺少 1 个必需的位置参数：'units'from tensorflow.python.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.python.keras.layers import Dense, LSTM, Dropoutmodel = Sequential()model.add(LSTM(input_dim=1,           output_dim=50,           return_sequences=True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(100, return_sequences=False))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(output_dim=1))model.add(Activation('linear'))start = time.time()model.compile(loss="mse", optimizer="rmsprop")由于它说缺少参数单位，我也尝试了以下行，model.add(LSTM(100,           input_dim=1,           output_dim=50,           return_sequences=True))然后收到此错误消息，但我不明白为什么在我的第一次尝试中没有出现。我错过了什么？TypeError: ('关键字参数不理解：', 'input_dim')

Answer 1

units是 的第一个参数LSTM，表示该层输出数据的最后一个维度。它显示第一个错误，因为您的代码units在您的第一次尝试中没有。units满足条件，以便在第二次尝试中显示第二个错误。

input_shape在这种情况下，您应该使用该参数来指定第一层输入的形状。您的第一LSTM层input_shape应该有两个数据（timestepand feature，batch_size默认情况下不需要填写），因为 LSTM 需要三维输入。假设您的时间步长为 10，您的代码应更改为以下内容。

from tensorflow.python.keras.models import Sequential

from tensorflow.python.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout,Activation

model = Sequential()

model.add(LSTM(units=100,input_shape=(10,1),return_sequences=True))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(100, return_sequences=False))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(units=1))

model.add(Activation('linear'))

model.compile(loss="mse", optimizer="rmsprop")

print(model.summary())

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   

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lstm (LSTM)                  (None, 10, 100)           40800     

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dropout (Dropout)            (None, 10, 100)           0         

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lstm_1 (LSTM)                (None, 100)               80400     

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dropout_1 (Dropout)          (None, 100)               0         

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dense (Dense)                (None, 1)                 101       

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activation (Activation)      (None, 1)                 0         

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Total params: 121,301

Trainable params: 121,301

Non-trainable params: 0

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