尝试在 Keras 中创建 BLSTM 网络时出现 TypeError

Question

我对 Keras 和深度学习有点陌生。我目前正在尝试复制此 paper 但是当我编译第二个模型（使用 LSTM）时，我收到以下错误：

"TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'int'"

模型的描述是这样的：

输入（长度 T 是设备特定的 window 尺寸）
带过滤器的并行一维卷积 size 3、5 和 7 分别是stride=1、number of filters=32、 activation type=linear、border mode=same
连接输出的合并层平行一维卷积
双向 LSTM 由前向 LSTM 组成和一个向后的 LSTM，output_dim=128
双向 LSTM 由前向 LSTM 组成和一个向后的 LSTM，output_dim=128
密集层，output_dim=128，activation type=ReLU
密集层，output_dim= T，activation type=linear

我的代码是这样的：

from keras import layers, Input
from keras.models import Model

def lstm_net(T):
    input_layer = Input(shape=(T,1))
    branch_a = layers.Conv1D(32, 3, activation='linear', padding='same', strides=1)(input_layer)
    branch_b = layers.Conv1D(32, 5, activation='linear', padding='same', strides=1)(input_layer)
    branch_c = layers.Conv1D(32, 7, activation='linear', padding='same', strides=1)(input_layer)

    merge_layer = layers.Concatenate(axis=-1)([branch_a, branch_b, branch_c])
    print(merge_layer.shape)
    BLSTM1 = layers.Bidirectional(layers.LSTM(128, input_shape=(8,40,96)))(merge_layer)
    print(BLSTM1.shape)
    BLSTM2 = layers.Bidirectional(layers.LSTM(128))(BLSTM1)
    dense_layer = layers.Dense(128, activation='relu')(BLSTM2)
    output_dense = layers.Dense(1, activation='linear')(dense_layer)
    model = Model(input_layer, output_dense)
    model.name = "lstm_net"
    return model

model = lstm_net(40)

之后我得到了上面的错误。我的目标是将一批 8 个长度为 40 的序列作为输入，并获得一批 8 个长度为 40 的序列作为输出。我在 Keras Github LSTM layer cannot connect to Dense layer after Flatten #818 上发现了这个问题，@fchollet 建议我应该在我所做的第一层中指定 'input_shape' 但可能不正确。我把两个打印语句放在一起看看形状是如何变化的，输出是：

(?, 40, 96)
(?, 256)

错误发生在 BLSTM2 被定义的行上，可以完整看到 here

Answer 1

你的问题出在这三行：

BLSTM1 = layers.Bidirectional(layers.LSTM(128, input_shape=(8,40,96)))(merge_layer)
print(BLSTM1.shape)
BLSTM2 = layers.Bidirectional(layers.LSTM(128))(BLSTM1)

默认情况下，LSTM 仅返回计算的最后一个元素 - 因此您的数据正在失去其顺序性质。这就是前一层引发错误的原因。将此行更改为：

BLSTM1 = layers.Bidirectional(layers.LSTM(128, return_sequences=True))(merge_layer)
print(BLSTM1.shape)
BLSTM2 = layers.Bidirectional(layers.LSTM(128))(BLSTM1)

为了使第二个 LSTM 的输入也具有顺序性。

除此之外 - 我不想在中间模型层使用 input_shape，因为它是自动推断的。

尝试在 Keras 中创建 BLSTM 网络时出现 TypeError

TypeError when trying to create a BLSTM network in Keras

python-3.x

lstm

keras

recurrent-neural-network

keras-layer