我无法为几个时期训练Char-RNN模型-我得到AttributeError：'PrefetchDataset'对象没有属性'ndim'

Question

我正在尝试使用RNN来基于前100个字符来预测下一个字符，该RNN具有2个GRU层，每个层128个单位，输入（丢失）和隐藏状态（recurrent_dropout）的丢失率均为20％。我输入了代码：

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.GRU(128, return_sequences=True, input_shape=[None, max_id],
                     dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2),
    keras.layers.GRU(128, return_sequences=True,
                     dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2),
    keras.layers.TimeDistributed(keras.layers.Dense(max_id,
                                                    activation="softmax"))
])
model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam")
history = model.fit(dataset, epochs=20)

输出为：

AttributeError Traceback (most recent call last)
AttributeError:'PrefetchDataset' object has no attribute 'ndim'

Answer 1

在创建数据集期间，您正在尝试预取后访问名为ndim的属性（在数据集上调用.prefetch()会导致PrefetchDataset实例）。这可能是某个地方的错字，但是在没有看到您的代码的情况下，无话可说。