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我正在尝试创建一个 lstm-rnn 来生成音乐序列。训练数据是大小为 4 的向量序列，表示要训练的某些歌曲中每个音符的各种特征（包括 MIDI 音符）。

从我的阅读来看，看起来我正在尝试对每个输入样本进行处理，输出样本是下一个大小为 4 的向量（即，它应该尝试在给定当前音符的情况下预测下一个音符，并且由于LSTM 结合了以前的样本知识）。

我正在使用 tflearn，因为我对 RNN 还是很陌生。我有以下代码

net = tflearn.input_data(shape=[None, seqLength, 4])
net = tflearn.lstm(net, 128, return_seq=True)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.lstm(net, 128)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully_connected(net, 4, activation='softmax')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam',
                     loss='mean_square')

# Training
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=3)
model.fit(trainX, trainY, show_metric=True, batch_size=128)

在此代码之前，我将 trainX 和 trainY 拆分为长度为 20 的序列（任意地，但我在某处读到，对这样的序列进行训练是一种很好的方法）。

这似乎很好，但我收到错误 ValueError: Cannot feed value of shape (128, 16, 4) for Tensor u'TargetsData/Y:0'，其形状为 '(?, 4)'

SO：到目前为止，我的假设是输入形状 [None, seqLength, 4] 对 TF [batchLength（由 tflearn 顺序输入）、序列长度、样本的特征长度] 说。我不明白为什么它说输出是错误的形状？我是否错误地假设了数据序列拆分？当我只是尝试输入所有数据而不拆分为序列时，输入形状为 [None, 4]，TF 告诉我 LSTM 层需要一个至少具有 3 维的输入形状。

我无法理解输入和输出的形状应该是什么。感觉这应该是一件简单的事情——我有一组向量输入序列，我希望网络尝试预测序列中的下一个。很少有在线课程不具备相当高级的知识水平，所以我碰了壁。非常感谢任何人可以提供的任何见解！

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我解决了这个问题，所以我在这里为任何有同样问题的人写答案。这是基于对这些网络如何工作的误解，但这是我读过的大多数教程中假定的知识，因此其他初学者可能不清楚。

LSTM 网络对这些情况很有用，因为它们可以考虑输入历史。将历史记录提供给 LSTM 的方式是通过排序，但每个序列仍会导致单个输出数据点。所以输入必须是 3D 形状，而输出只是 2D。

给定整个序列和所需的历史长度，我将输入拆分为历史长度序列和单个输出向量。这解决了我的形状问题。

于 2016-04-11T11:14:29.957 回答