卷積層后連接LSTM層的報錯（InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384]）

 

三通道編譯通過但無法訓練
報錯
InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384]。其中384= 128×3
報錯原因
    本文為三通道2DCNN，在model的中間通過代碼：

 

        outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 0)

    將三個通道的輸出結合了在一起，注意是在axis = 0的維度上，這是導致報錯的原因所在。下面解釋為什么。
    首先，我們假設我們的數據形狀為（128，8，8），我們的batch_size = 128，那么model在fit編譯的時候，就會根據數據形狀的樣本數128去編譯。但是我們在通道concatenate（）之后數據形狀變為了（128×3，8，8），這時候就會出現我們看到的這個報錯。
修改建議
    outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 1)
    即把在axis = 0 改為axis = 1，數據形狀為：（128，8×3，8）模型搭建。

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