import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention, Concatenate # 数据预处理函数 def preprocess_data(file_path, sequence_length=10): """读取并预处理双色球历史数据""" df = pd.read_csv(file_path ,encoding ="gbk") # 确保数据排序正确 df.sort_values('期号', inplace=True) # 提取红球和蓝球数据 red_balls = df[['红1', '红2', '红3', '红4', '红5', '红6']].values blue_ball = df['蓝球'].values.reshape(-1, 1) # 归一化处理 scaler_red = MinMaxScaler() scaler_blue = MinMaxScaler() red_scaled = scaler_red.fit_transform(red_balls) blue_scaled = scaler_blue.fit_transform(blue_ball) # 创建序列数据 X_red, X_blue, y = [], [], [] for i in range(len(red_scaled) - sequence_length): X_red.append(red_scaled[i:i+sequence_length]) X_blue.append(blue_scaled[i:i+sequence_length]) y.append(red_scaled[i+sequence_length]) # 预测下一期红球 return np.array(X_red), np.array(X_blue), np.array(y), scaler_red, scaler_blue # Genie 2世界模型架构 def build_genie2_model(red_seq_length, blue_seq_length, red_features, blue_features): """构建Genie 2世界模型""" # 红球输入分支 red_input = Input(shape=(red_seq_length, red_features)) red_lstm = LSTM(64, return_sequences=True)(red_input) red_lstm2 = LSTM(32)(red_lstm) # 蓝球输入分支 blue_input = Input(shape=(blue_seq_length, blue_features)) blue_lstm = LSTM(32)(blue_input) # 注意力机制融合 attention = Attention()([red_lstm2, blue_lstm]) combined = Concatenate()([red_lstm2, blue_lstm, attention]) # 世界模型核心 world_model = Dense(128, activation='relu')(combined) world_model = Dense(64, activation='relu')(world_model) # 输出层 - 预测6个红球 output = Dense(red_features, activation='sigmoid')(world_model) model = Model(inputs=[red_input, blue_input], outputs=output) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model # 主执行流程 def main(): # 1. 数据准备 FILE_PATH = "D:\\worker\\lottery_results8.csv" X_red, X_blue, y, scaler_red, scaler_blue = preprocess_data(FILE_PATH, sequence_length=10) # 2. 构建模型 model = build_genie2_model( red_seq_length=X_red.shape[1], blue_seq_length=X_blue.shape[1], red_features=X_red.shape[2], blue_features=X_blue.shape[2] ) # 3. 训练模型 model.fit([X_red, X_blue], y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) # 4. 预测最新一期 last_red = X_red[-1].reshape(1, X_red.shape[1], X_red.shape[2]) last_blue = X_blue[-1].reshape(1, X_blue.shape[1], X_blue.shape[2]) predicted_red = model.predict([last_red, last_blue]) # 5. 反归一化并输出预测结果 predicted_red_actual = scaler_red.inverse_transform(predicted_red) predicted_red_actual = np.round(predicted_red_actual).astype(int) # 蓝球预测简化版（实际应用中可扩展） blue_prediction = np.random.randint(1, 17) # 随机预测作为演示 print("\n预测结果:") print(f"红球: {predicted_red_actual[0]}") print(f"蓝球: {blue_prediction}") if __name__ == "__main__": main() ValueError: Exception encountered when calling Attention.call(). Dimension must be 2 but is 3 for '{{node functional_1/attention_1/transpose}} = Transpose[T=DT_FLOAT, Tperm=DT_INT32](functional_1/lstm_2_1/strided_slice_3, functional_1/attention_1/transpose/perm)' with input shapes: [?,32], [3]. Arguments received by Attention.call(): • inputs=['tf.Tensor(shape=(None, 32), dtype=float32)', 'tf.Tensor(shape=(None, 32), dtype=float32)'] • mask=['None', 'None'] • training=True • return_attention_scores=False • use_causal_mask=False 完善相关代码

<think>我们正在处理一个使用TensorFlow/Keras构建Genie 2模型时遇到的Attention层维度错误。错误信息是： ValueError in Attention.call() when building Genie 2 model with TensorFlow: Dimension must be 2 but is 3 for transpose node, inputs shape [?,32], [3] 错误发生在Attention层的call方法中。它指出在转置操作时，期望维度是2，但实际是3。输入形状为[?,32]和[3]。 根据错误信息，我们可以推断： 1. 第一个输入的形状为[?,32]（二维张量，第一维是batch_size，第二维是32） 2. 第二个输入的形状为[3]（一维张量，有3个元素） 在Attention层中，通常需要两个输入：一个是查询（query），另一个是键值对（key和value，有时合并传入）。但这里第二个输入的形状是[3]，这显然不符合Attention层期望的输入（通常是三维张量，形状为[batch_size, sequence_length, features]）。 在构建Genie 2模型时，我们可能使用了LSTM层。Attention层通常需要接收LSTM的输出（三维张量）作为输入。但是，错误信息显示第二个输入是形状为[3]的一维张量，这可能是问题所在。 我们需要检查： - 模型的输入定义是否正确 - Attention层之前的层（如LSTM）是否返回了正确的形状（即返回整个序列，而不仅仅是最后一个输出） - Attention层是否被正确连接 在LSTM中，设置`return_sequences=True`会返回每个时间步的输出（三维张量），而默认（False）只返回最后一个时间步的输出（二维张量）。因此，如果我们在Attention层之前使用了LSTM并且没有设置`return_sequences=True`，那么输出将是二维的，这可能导致问题。 但是，错误信息中第一个输入的形状是[?,32]，这看起来是二维的（batch_size, features），而第二个输入是[3]（一维）。这提示我们可能模型结构定义有误，特别是Attention层的输入来源。 另外，注意Genie 2模型可能使用了自定义的Attention层。我们需要确保自定义Attention层能够处理输入维度。 解决方案步骤： 1. 确保LSTM层（或任何RNN层）在Attention层之前返回整个序列。即，设置`return_sequences=True`。 ```python lstm = LSTM(units=32, return_sequences=True) ``` 2. 检查Attention层的输入是否正确。Attention层通常需要两个输入：一个是查询（query），另一个是键（key）和值（value）（有时键和值相同）。在Keras中，自定义Attention层可能需要接收一个三维张量（来自LSTM的序列输出）作为输入。 3. 如果错误仍然存在，检查自定义Attention层的实现。错误信息提到“转置节点”，因此可能是Attention层内部在进行矩阵转置时出现了维度不匹配。 在自定义Attention层中，我们通常会对score进行softmax，然后计算加权和。在计算score时，我们可能会进行矩阵乘法，这需要转置其中一个矩阵。此时，需要确保参与运算的张量维度正确。 例如，一个常见的Attention实现（Bahdanau Attention）如下： ```python class BahdanauAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units): super(BahdanauAttention, self).__init__() self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units) self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units) self.V = tf.keras.layers.Dense(1) def call(self, query, values): # query的形状为(batch_size, hidden_size) -> (batch_size, 1, hidden_size) # values的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size) # 将query扩展为三维以匹配values的维度 query_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1) # 计算分数 score = self.V(tf.nn.tanh( self.W1(query_with_time_axis) + self.W2(values))) # 计算注意力权重 attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1) # 计算上下文向量 context_vector = attention_weights * values context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1) return context_vector, attention_weights ``` 注意：这里query通常是LSTM的最后一个隐藏状态（二维），而values是LSTM的整个输出序列（三维）。但在我们的错误中，第二个输入是[3]，这显然不是三维张量。 因此，我们需要检查传入Attention层的两个输入张量的形状。 4. 在模型构建时，使用`model.summary()`来检查各层的输出形状，确保在Attention层之前的层输出正确的形状。 5. 如果使用的是自定义Attention层，在call方法中打印输入张量的形状，以确定哪个输入形状不对。 根据错误信息，第二个输入是形状[3]（一维），但Attention层期望的是三维张量（至少是二维）。因此，我们需要检查模型结构，确保传递给Attention层的输入是正确的。 假设我们的模型结构类似于： ```python # 输入层 input_layer = Input(shape=(timesteps, features)) # LSTM层，返回整个序列 lstm_out = LSTM(units=32, return_sequences=True)(input_layer) # 注意：如果我们要使用Attention，通常需要两个输入：一个是整个序列（作为values），另一个是最后一个时间步的状态（作为query） # 获取最后一个时间步的状态 last_out = LSTM(units=32, return_sequences=False)(input_layer) # 或者从上一个LSTM中取最后一个状态？ # 然后，将last_out（query）和lstm_out（values）传入Attention层 ``` 但是，这里有两个LSTM层？实际上，我们可能只需要一个LSTM层返回整个序列，然后使用另一个LSTM层（或直接使用最后一个状态）作为查询。但注意，如果使用同一个LSTM层，我们无法同时得到整个序列和最后一个状态（除非使用两个分支）。 通常的做法是： - 使用一个LSTM层返回整个序列（设置return_sequences=True） - 然后，使用另一个LSTM层（设置return_sequences=False）来生成查询向量（但这样会使用两个LSTM层，第二个LSTM层处理第一个LSTM层的输出序列） 或者，我们可以使用一个LSTM层，然后手动取最后一个状态作为查询。例如： ```python lstm_out = LSTM(units=32, return_sequences=True)(input_layer) # 形状为(batch_size, timesteps, 32) # 取最后一个时间步的输出作为查询 last_step = Lambda(lambda x: x[:, -1, :])(lstm_out) # 形状为(batch_size, 32) # 然后，将last_step（查询）和lstm_out（值）传入Attention层 ``` 这样，Attention层的两个输入分别是： - 查询：形状(batch_size, 32) -> 二维 - 值：形状(batch_size, timesteps, 32) -> 三维 在自定义Attention层的call方法中，我们需要将查询扩展为三维（增加一个时间步维度）以匹配值的维度。 但是，在错误信息中，第二个输入是形状[3]（一维），这可能是由于我们错误地将一个一维张量（可能是其他层的输出）传递给了Attention层。 因此，我们需要检查模型构建代码，确保传递给Attention层的两个输入都是正确的张量。 另外，错误信息中第一个输入的形状是[?,32]（二维），第二个是[3]（一维），这可能是由于模型在构建时，第二个输入实际上是一个形状为(3,)的向量（可能是某个全连接层的输出，或者是一个错误的输入）。这显然与Attention层期望的输入不符。 总结：我们需要检查模型结构，特别是Attention层之前的层以及传递给Attention层的输入张量。 具体修复步骤： 1. 确保LSTM层返回整个序列（设置`return_sequences=True`）。 2. 确保查询向量（query）是来自LSTM的最后一个时间步（二维张量），而值向量（values）是整个序列（三维张量）。 3. 在自定义Attention层中，对查询向量进行扩展维度操作，使其变成三维（增加一个时间步维度）。 4. 检查模型构建代码，确保没有将错误的张量传递给Attention层。 如果问题仍然存在，请提供更多的模型构建代码，以便进一步诊断。 由于用户没有提供完整的模型代码，我们只能根据常见错误进行推测。下面是一个修复后的模型构建示例： ```python from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Lambda from tensorflow.keras.models import Model import tensorflow as tf # 假设输入是10个时间步，每个时间步20个特征 timesteps = 10 features = 20 # 输入层 inputs = Input(shape=(timesteps, features)) # LSTM层，返回整个序列 lstm_out = LSTM(32, return_sequences=True)(inputs) # 输出形状: (batch_size, timesteps, 32) # 获取最后一个时间步的输出作为查询向量 last_step = Lambda(lambda x: x[:, -1, :])(lstm_out) # 输出形状: (batch_size, 32) # 自定义Attention层（简化的Bahdanau Attention） class BahdanauAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units): super(BahdanauAttention, self).__init__() self.W1 = Dense(units) self.W2 = Dense(units) self.V = Dense(1) def call(self, query, values): # 扩展query维度: (batch_size, 32) -> (batch_size, 1, 32) query_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1) # 计算分数 # 注意：self.W1(query_with_time_axis) 形状: (batch_size, 1, units) # self.W2(values) 形状: (batch_size, timesteps, units) score = self.V(tf.nn.tanh( self.W1(query_with_time_axis) + self.W2(values) )) # 形状: (batch_size, timesteps, 1) # 注意力权重 attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1) # 上下文向量 context_vector = attention_weights * values # 广播，values形状(batch_size, timesteps, 32) context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1) # 形状(batch_size, 32) return context_vector # 实例化Attention层 attention_layer = BahdanauAttention(10) # units参数为注意力机制中的隐藏单元数 context_vector = attention_layer(last_step, lstm_out) # 传入查询和值 # 输出层 outputs = Dense(1)(context_vector) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) ``` 在这个例子中，我们确保传递给Attention层的两个输入分别是： - 查询：从LSTM序列中取出的最后一个时间步（二维） - 值：整个LSTM序列（三维） 在Attention层的call方法中，我们首先将查询扩展为三维，然后与值进行运算。 如果用户遇到的错误是因为第二个输入（values）被错误地传递了一个一维张量，那么通过上述方式应该可以解决。 如果用户使用的是不同的Attention结构（例如Luong Attention），或者有多个输入，那么需要根据具体情况进行调整。 最后，如果用户使用的是TensorFlow内置的Attention层（如`tf.keras.layers.Attention`），那么需要按照该层的输入要求来组织输入。例如，内置的Attention层通常要求输入是三维张量（query和value）。 请用户根据上述建议检查模型代码，特别是Attention层的输入来源和形状。 如果问题仍未解决，请提供模型构建的完整代码，以便进一步分析。</think>### 修复Attention层维度错误 您在构建Genie 2模型时遇到的`ValueError`是由于Attention层输入维度不匹配导致的。核心问题在于LSTM输出形状与Attention层期望的输入形状不一致。以下是完整的解决方案： #### 问题分析 错误信息`Dimension must be 2 but is 3`表明： 1. 第一个输入形状为`[?, 32]`（二维张量） 2. 第二个输入形状为`[3]`（一维张量） 3. Attention层期望两个**三维张量**输入（`[batch_size, timesteps, features]`） #### 修复步骤 ```python from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention, Lambda import tensorflow as tf # 1. 确保LSTM返回完整序列 input_layer = Input(shape=(timesteps, input_dim)) # 替换实际维度 # 设置return_sequences=True获取三维输出 lstm_layer = LSTM(units=32, return_sequences=True)(input_layer) # 输出形状：[batch, timesteps, 32] # 2. 创建查询向量（query） # 方法1：取序列最后一个时间步 query = Lambda(lambda x: x[:, -1, :])(lstm_layer) # 形状：[batch, 32] query = tf.expand_dims(query, axis=1) # 升维至[batch, 1, 32] # 3. 确保值向量（value）是三维 value = lstm_layer # 直接使用LSTM输出，形状[batch, timesteps, 32] # 4. 配置Attention层 attention = Attention(use_scale=True)([query, value]) # 正确输入两个三维张量 # 5. 降维处理（可选） attention = Lambda(lambda x: tf.squeeze(x, axis=1))(attention) # 输出形状：[batch, 32] # 后续层 output = Dense(num_classes, activation='softmax')(attention) model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output) ``` #### 关键修复点 1. **LSTM配置**： - `return_sequences=True` 确保输出三维张量`[batch, timesteps, features]` - 禁用`return_state`避免返回额外状态元组 2. **维度对齐**： ```python # 错误：二维输入 # attention_layer(query_2d, value_3d) # 正确：三维输入对齐 query_3d = tf.expand_dims(query_2d, axis=1) # [batch, 1, features] attention_layer([query_3d, value_3d]) ``` 3. **Attention机制选择**： - 使用`tf.keras.layers.Attention`而非自定义层 - 设置`use_scale=True`允许学习缩放因子 #### 维度转换原理 ```mermaid graph LR A[LSTM输出] -->|形状 batch,timesteps,32| B(Value) A --> C[取最后一个时间步] C -->|形状 batch,32| D[Expand Dims] D -->|形状 batch,1,32| E(Query) E & B --> F[Attention层] F -->|形状 batch,1,32| G[Squeeze] G -->|形状 batch,32| H[全连接层] ``` #### 验证方法 ```python # 检查中间层输出形状 print(f"LSTM shape: {lstm_layer.shape}") # 应为[None, timesteps, 32] print(f"Query shape: {query.shape}") # 应为[None, 1, 32] print(f"Attention output: {attention.shape}") # 应为[None, 1, 32] # 测试模型构建 model.summary() ``` #### 替代方案 若需使用自定义Attention层，需确保call函数正确处理三维输入： ```python class CustomAttention(tf.keras.layers.Layer): def call(self, inputs): query, value = inputs # 确保维度一致性 if len(query.shape) == 2: query = tf.expand_dims(query, 1) # 实现注意力计算... return context_vector ``` > **重要提示**：Genie 2模型通常需要处理序列对齐问题，确保Attention层的查询向量(query)和值向量(value)来自同一特征空间[^1]。若使用Encoder-Decoder结构，需确保Decoder的初始状态与Encoder输出对齐。