Tensorflow 1.0 dynamic_rnn의 LSTM 셀이 차원 오류를 발생시킵니다.

Question

견적 도구 (Estimator)에 대한 model_fn 입력으로 LSTM 모델을 구현하려고합니다. 내 X는 가격의 시계열이있는 .txt에 불과합니다. 이 다음에 들어갈 예정이다

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) 

: 내 첫 번째 숨겨진 레이어를 이동하기 전에 내가 같이 lstm 셀을 정의하려고 불행하게도

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

을, 그것은 "그 ValueError를을 idicating 오류가 발생합니다 : 치수는 1이어야하지만 입력 모양 [1], [3]을 사용하여 '조 변경'(op : '조옮김')의 경우 3입니다. " 내 문제가 "입력"텐서라는 것을 모았습니다. 설명에서, 입력 변수는 [batch_size, max_time, ...] 형식의 텐서라고 가정합니다. 그러나이를 추정자를 통해 입력 값 X와 대상 값 y만으로부터 위 구조로 변환하는 방법을 모릅니다. 시스템에 공급됩니다. 그래서 내 질문에 dynamic_rnn 클래스에 입력 변수 역할을 수있는 텐서를 만드는 방법이 될 것입니다.

고마워요.

Answer 1

난 당신이 줄 필요가 없습니다 생각 : 당신은 텐서의 목록을지지 않습니다 dynamic_rnn 이후 dynamic_rnn에 직접 X를 제공 할 수 있습니다

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

을; 시간 축이 차원 0 (time_major == True 인 경우) 또는 차원 1 (time_major == False 인 경우) 인 경우에는 하나의 텐서가 필요합니다.

실제로 은 2 차원 만 가지고있는 것으로 보입니다. inputs은 1 차원 텐서 목록입니다 (오류 메시지에 표시된대로). 그래서 당신과 함께 unstack 라인을 교체해야합니다 :이 dynamic_rnn