Блог

Для проекта, основанного на глубоком обучении, я построил модель sequnce2sequnce с использованием LSTM. Теперь я хочу использовать GRU вместо LSTM, но у меня недостаточно знаний в области глубокого обучения. Я получил эту ошибку и не могу ее решить.

сообщение об ошибке

 An `initial_state` was passed that is not compatible with `cell.state_size`. Received `state_spec`=ListWrapper([InputSpec(shape=(None, 80, 512), ndim=3), InputSpec(shape=(None, 512), ndim=2)]); however `cell.state_size` is [512]
 

Мой код

 time_steps_encoder=80
num_encoder_tokens=4096
latent_dim=512
time_steps_decoder=10
num_decoder_tokens=1500
batch_size=320
# Setting up the encoder
encoder_inputs = Input(shape=(time_steps_encoder, num_encoder_tokens), name="encoder_inputs")
encoder = GRU(latent_dim, return_state=True,return_sequences=True, name='endcoder')
state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
encoder_states = [state_h, state_c]


#Set up the decoder
decoder_inputs = Input(shape=(time_steps_decoder, num_decoder_tokens), name= "decoder_inputs")
decoder = GRU(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True, name='decoder')
decoder_outputs, _ , _= decoder(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax', name='decoder_relu')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)


model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
model.summary()
plot_model(model, to_file='model_train.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)
 

В этой строке отображалась ошибка
Ошибка

Я думаю, что размер пакета может быть первым измерением ваших начальных состояний. Другими словами, каждый элемент в пакете может начинаться с разных начальных состояний.