Обучение и тестирование данных с использованием долговременной памяти - PullRequest
Новая
       16

Обучение и тестирование данных с использованием долговременной памяти

0 голосов
/ 23 октября 2018

Мои данные - UrbanSound8K, который состоит из 7467 файлов в 10 папках.Я использую код из ссылки ниже, чтобы проверить модель.

Все работает нормально, но мне нужно попробовать те же данные и изменить форму с моделью LSTM.Данные были преобразованы в (128,128,1).

Я хочу реализовать LSTM для (128,128,1) измененных данных, но постоянно получаю сообщение об ошибке.Вход 0 несовместим со слоем LSTM: ожидаемый ndim = 3, найденный ndim = 2

CNN2D Модель Доступна по этой ссылке

Мой код LSTM: 

# Build the Neural Network
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=128, dropout=0.05, recurrent_dropout=0.35, return_sequences=True, input_shape=(128, 1)))
model.add(LSTM(units=32, dropout=0.05, recurrent_dropout=0.35, return_sequences=False))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
...