Tensorflow 1.0 dynamic_rnnのLSTMセルでディメンションエラーが発生する

Question

Estimatorへのmodel_fn入力としてLSTMモデルを実装しようとしています。私のXは時系列の価格を持つ唯一の.txtです。これは、その後に行くことになっている

def lstm_cell(): 
    return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(
    size, forget_bias=0.0, state_is_tuple=True) 
    attn_cell = lstm_cell 
    if is_training and keep_prob < 1: 
    def attn_cell(): 
    return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(
    lstm_cell(), output_keep_prob=keep_prob) 
    cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([attn_cell() for _ in range(num_layers)], state_is_tuple=True) 
    initial_state = cell.zero_state(batch_size, data_type()) 
    inputs = tf.unstack(X, num=num_steps, axis=0) 
    outputs = [] 
    outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, 
          initial_state=initial_state) 

：

first_hidden_layer = tf.contrib.layers.relu(outputs, 1000) 

は残念ながら、それはとValueError「というidicatingエラーがスローされます：私の最初の隠れ層に入る前に、私はとしてLSTMセルを定義しよう寸法は1でなければならないが、入力形状[1]、[3]で '転置'（op： 'Transpose'）の場合は3です。 私の問題は「インプット」テンソルであると分かります。その説明では、入力変数は[batch_size、max_time、...]という形式のテンソルであると仮定されていますが、これを上の構造にどのように変換するかは考えられていません。システムに供給される。だから私の質問は、dynamic_rnnクラスへの入力変数として使用できるテンソルを作成する方法です。

ありがとうございます。

Answer 1

私はあなたが行を必要としないと考えている：

inputs = tf.unstack(X, num=num_steps, axis=0) 

dynamic_rnnはテンソルのリストを取ることはありませんので、あなたがdynamic_rnnに直接Xを供給することができます。時間軸が次元0（time_major == Trueの場合）または次元1（time_major == Falseの場合）である場合、1テンソルが必要です。

Xは、実際には、inputsは1次元テンソルのリスト（エラーメッセージで示されている）であるため、2次元のみを持つようです。あなたが持つunstack行置き換える必要があります。これはdynamic_rnn