我正在使用 LSTM 在 Keras 中构建多对多网络。我有不同长度的序列（标签总是与它们描述的序列具有相同的长度）。为了处理不同的长度，在搜索其他 SO 帖子后，我发现填充 + 掩蔽是最好的解决方案。
这是我的模型：
所以我有 n (874) 个 max_len (24) 个填充序列样本，每个样本有 25 个特征。但是我该如何处理我的标签？我也要垫它们吗？
如果我以与 X 相同的方式填充它们（具有相同的特殊值），我会得到：
X_train 形状：（873、24、25）
y_train 形状：（873、24）
一切都很好，除了我收到以下错误：
ValueError: Can not squeeze dim[1], expected a dimension of 1, got 24 for '{{node binary_crossentropy/weighted_loss/Squeeze}} = Squeeze[T=DT_FLOAT, squeeze_dims=[-1]](Cast_1)' with input shapes: [1,24].
搜索此错误会导致发布有关retun_sequences=True从我的 LSTM 层中删除的帖子，但我不希望这样，因为我的每个时间步都被标记...
如果我不填充它们，它们就无法转换为张量以供 tensorflow 使用。
编辑：
我想要实现的架构的解释性说明，由这个答案提供：https ://stackoverflow.com/a/52092176/7732923
