我的输入形状应该是100x100.它代表一句话.每个单词都是100维的向量,句子中最多有100个单词.
我向CNN提供八个句子.我不确定这是否意味着我的输入形状应该是100x100x8.
然后是以下几行
Convolution2D(10, 3, 3, border_mode='same',
input_shape=(100, 100))
抱怨:
输入0与图层卷积2d_1不兼容:预期ndim = 4,发现ndim = 3
这对我来说没有意义,因为我的输入维度是2.我可以通过将input_shape更改为(100,100,8)来完成它.但是"预期的ndim = 4"位对我来说没有意义.
我也看不出为什么带有10个滤波器的3x3卷积层不接受100x100的输入.
即使我通过抱怨"预期的ndim = 4".我的激活层遇到了问题.有抱怨:
无法将softmax应用于非2D或3D的张量.这里,ndim = 4
任何人都可以解释这里发生了什么以及如何解决它？非常感谢.