不断收到错误：lstm_8 层的输入 0 与该层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=4。收到完整形状：（无、94、94、32）

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我正在尝试使用 LSTM 模型进行字母分类。输入是 96x96 大小的二进制图像

第一步是加载数据

DATADIR = '/content/drive/MyDrive/Mihir_etal_Assamese_Dataset/DATASET_1'

CATEGORIES = ['1','2','3','4','5']

kernel=np.ones((2,2),np.int8)
Training_data = []

for category in CATEGORIES:
    path = os.path.join(DATADIR,category)
    label = CATEGORIEs.index(category)
    for img in os.Listdir(path):
        img_array = cv2.imread(os.path.join(path,img),cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        
        ret,img_array = cv2.threshold(img_array,255,cv2.THRESH_OTSU)
                
        gray = 255*(img_array < 128).astype(np.uint8) 
        coords = cv2.findNonZero(gray) # Find all zero points (text)
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(coords)
        img_array = graY[y:y+h,x:x+w] # Crop the image 
        img_array = 255*(img_array < 128).astype(np.uint8)
        img_array = cv2.resize(img_array,(96,96),)
        
        Training_data.append([img_array,label])

然后将我的训练数据列表转换为 X,y 数组用于模型输入

X = []
y = []

for data,label in Training_data:
   X.append(data)
   y.append(label)

X= np.array(X).reshape(-1,96,1)  
y= np.array(y)

然后拆分数据集

from sklearn.model_SELEction import Train_test_split

X_Train,X_test,y_Train,y_test = Train_test_split(X,test_size=0.2)

构建我的模型

from keras import Sequential

LSTM = tf.keras.layers.LSTM
Dropout = tf.keras.layers.Dropout
Dense = tf.keras.layers.Dense
Conv2D = tf.keras.layers.Conv2D

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32,(3,3),input_shape = X_Train.shape[:1]))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(50,return_sequences=TruE))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(50,return_sequences=TruE))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(5,activation='softmax'))

我尝试了各种解决方案，但我的模型输入中的尺寸一直不匹配。尝试删除添加 Conv2D 层，但没有任何区别。还是一样的错误

解决方法

大佬总结

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