添加 LSTM 层但获取所需的位置参数:'units' 错误
adding LSTM layer but getting required positional argument: 'units' error
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))
TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'units'
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
model = 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")
因为它说缺少参数单位我也尝试了下面的行,
model.add(LSTM(100,
input_dim=1,
output_dim=50,
return_sequences=True))
然后收到此错误消息,但我不明白为什么我第一次尝试时没有出现。我错过了什么?
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'input_dim')
units
是LSTM
的第一个参数,表示该层输出数据的最后一个维度。它显示第一个错误,因为您的代码在第一次尝试时没有 units
。 units
满足条件,因此在第二次尝试时显示第二个错误。
在这种情况下,您应该使用input_shape
参数来指定第一层输入的形状。你的第一个LSTM
层input_shape
应该有两个数据(timestep
和feature
,batch_size
默认不需要填写)因为LSTM需要三个维输入。假设您的时间步长为 10,则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())
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
lstm (LSTM) (None, 10, 100) 40800
_________________________________________________________________
dropout (Dropout) (None, 10, 100) 0
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 100) 80400
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, 100) 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 1) 101
_________________________________________________________________
activation (Activation) (None, 1) 0
=================================================================
Total params: 121,301
Trainable params: 121,301
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
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)) TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'units'
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
model = 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")
因为它说缺少参数单位我也尝试了下面的行,
model.add(LSTM(100,
input_dim=1,
output_dim=50,
return_sequences=True))
然后收到此错误消息,但我不明白为什么我第一次尝试时没有出现。我错过了什么?
TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'input_dim')
units
是LSTM
的第一个参数,表示该层输出数据的最后一个维度。它显示第一个错误,因为您的代码在第一次尝试时没有 units
。 units
满足条件,因此在第二次尝试时显示第二个错误。
在这种情况下,您应该使用input_shape
参数来指定第一层输入的形状。你的第一个LSTM
层input_shape
应该有两个数据(timestep
和feature
,batch_size
默认不需要填写)因为LSTM需要三个维输入。假设您的时间步长为 10,则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 #
=================================================================
lstm (LSTM) (None, 10, 100) 40800
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dropout (Dropout) (None, 10, 100) 0
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 100) 80400
_________________________________________________________________
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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