KerasでRNNを構築しようとしています。必要な入力形式がよくわかりません。密なネットワークを問題なく構築できますが、RNNレイヤーは入力次元xバッチxタイムステップを期待していると思いますか？誰かがこれを確認できますか？
更新したいコードは次のとおりです。
元のコード：
def get_generative(G_in, dense_dim=200, out_dim=50, lr=1e-3):
x = Dense(dense_dim)(G_in)
x = Activation('tanh')(x)
G_out = Dense(out_dim, activation='tanh')(x)
G = Model(G_in, G_out)
opt = SGD(lr=lr)
G.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt)
return G, G_out
G_in = Input(shape=[10])
G, G_out = get_generative(G_in)
G.summary()
GRUレイヤーといくつかのわずかに異なる寸法で変更：
def get_generative(G_in, dense_dim=10, out_dim=37, lr=1e-3):
clear_session()
x = GRU(dense_dim, activation='tanh',return_state=True)(G_in)
G_out = GRU(out_dim, return_state=True)(x)
G = Model(G_in, G_out)
opt = SGD(lr=lr)
G.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt)
return G, G_out
G_in = Input(shape=(None,3))
G, G_out = get_generative(G_in)
G.summary()
このコードで見られるエラーは次のとおりです。
ValueError：Tensor（ "gru_1 / strided_slice：0"、shape =（3、10）、dtype = float32）は、Tensor（ "strided_slice_1：0"、shape =（?, 3）、dtype = float32と同じグラフからのものである必要があります）。
None上記を削除すると、次のようになります。
ValueError：入力0はレイヤーgru_1と互換性がありません：予期されるndim = 3、見つかったndim = 2
ここでどんな説明も役に立ちます。
入力テンソルの作成後にセッションをクリアしたため、エラーが発生します。そのため、入力テンソルはネットワークの他の部分と同じグラフから取得されていません。これを修正するには、行を省略しclear_session()ます。
コードに関する別の問題：2番目のGRUレイヤーはシーケンス入力を想定しているためreturn_sequences=True、最初のGRUレイヤー内で使用する必要があります。return_state=Trueレイヤーが1つの出力テンソルではなく、テンソルのタプル（出力と状態）を返すようになるため、引数を省略したい場合があります。
要約すると、次のコードがそれを行う必要があります。
def get_generative(G_in, dense_dim=10, out_dim=37, lr=1e-3):
x = GRU(dense_dim, activation='tanh', return_sequences=True)(G_in)
G_out = GRU(out_dim)(x)
G = Model(G_in, G_out)
opt = SGD(lr=lr)
G.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt)
return G, G_out
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