GRU输入输出矩阵设定

最新推荐文章于 2025-09-30 16:04:48 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-30 16:04:48 发布 · 2.6k 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#tensorflow #python

在TensorFlow中使用GRU进行深度学习实验时，遇到多层GRU配置问题。单层GRU工作正常，但多层时需要设置`return_sequences`参数。若不设置，默认为False，会导致错误。解决方案是：除最后一层GRU外，其余层设置`return_sequences=True`，最后一层设为`return_sequences=False`，以确保输出维度正确。

这些时在用tensorFlow中的GRU做一些试验时发现：

假定训练集为10000个点，每个点为2000个数据，那么输入要求为(10000,2000,1)的数据和(10000,)的标签。

如果只有一层GRU直接调用

tf.keras.layers.GRU(512, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True)

没有问题，但如果想要调用多层GRU。每层都写成以上形式就会报错。

ValueError: Input 0 of layer gru_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 512]

看一下GRU的手册

tf.keras.layers.GRU(
    units,
    activation="tanh",
    recurrent_activation="sigmoid",
    use_bias=True,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    recurrent_initializer="orthogonal",
    bias_initializer="zeros",
    kernel_regularizer=None,
    recurrent_regularizer=None,
    bias_regularizer=None,
    activity_regularizer=None,
    kernel_constraint=None,
    recurrent_constraint=None,
    bias_constraint=None,
    dropout=0.0,
    recurrent_dropout=0.0,
    retur