model = Sequential()
model.add(Embedding(n_words,output_dim=50,
input_length=max_len,weights=[embedding_matrix],trainable=False))
#model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
model.add(LSTM(128,input_shape=X_tr[1:],return_sequences=True))
#model.add(Flatten())
model.add(TimeDistributed(Dense(3)))
model.add(Reshape((-1,4821,3)))
print model.output_shape
model.add(Activation('softmax'))
#model.add(Dense(3,activation='softmax'))
print model.summary()
#rms = RMSprop()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam")
在添加“重塑”层之前,错误为: ValueError:检查目标时出错:预期activation_1具有3个维度,但数组的形状为(4821,3)
添加后,错误为: ValueError:新数组的总大小必须保持不变
请帮帮我。