kerasでLSTMを使ったニューラルネットワークを作りたい functional api

Question

kerasで実装しようとしたんですがよくわからないエラーが出てきました
LSTM層の➡　)(self.a)　の部分でエラーが起きてますたぶん

コード
class QNetwork :
    def __init__(self, learning_rate=0.001, statesize=4, action_size=2):
        self.inputs = Input(shape=(statesize,))
        
        self.a=Dense(6,activation='relu',
                     use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                     bias_constraint=max_norm(2.))(self.inputs)
        
        self.a=Dense(6,activation='relu',
                     use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',kernel_constraint=max_norm(2.),
                     bias_constraint=max_norm(2.))(self.a)
        
        self.a = LSTM(10,activation='relu', stateful=True,
                      recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',unit_forget_bias=True,recurrent_initializer='orthogonal',recurrent_regularizer=max_norm(2.5),dropout=0.1,kernel_constraint=max_norm(2.),recurrent_dropout=0.1,
                      implementation=1,return_sequences=False, return_state=False,go_backwards=False,
                      bias_constraint=max_norm(2.),name="lstm")(self.a)
　　　　　　　－－－略ーーーー

エラー
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-4c99caf15b22> in <module>
    191 statesize=4   #モデルのinput
    192 # [4.2]Qネットワークとメモリ、Actorの生成--------------------------------------------------------
--> 193 mainQN = QNetwork(learning_rate=learning_rate,action_size=2)  # メインのQネットワーク
    194 targetQN = QNetwork(learning_rate=learning_rate,action_size=2)  # 価値を計算するQネットワーク
    195 # plot_model(mainQN.model, to_file='Qnetwork.png', show_shapes=True)        # Qネットワークの可視化

<ipython-input-24-4c99caf15b22> in __init__(self, learning_rate, statesize, action_size)
     47                       recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer='he_normal',bias_initializer='zeros',unit_forget_bias=True,recurrent_initializer='orthogonal',recurrent_regularizer=max_norm(2.5),dropout=0.1,kernel_constraint=max_norm(2.),recurrent_dropout=0.1,
     48                       implementation=1,return_sequences=False, return_state=False,go_backwards=False,
---> 49                       bias_constraint=max_norm(2.),name="lstm")(self.a)
     50 
     51         self.v=Dense(6,activation='relu',

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\recurrent.py in __call__(self, inputs, initial_state, constants, **kwargs)
    539 
    540         if initial_state is None and constants is None:
--> 541             return super(RNN, self).__call__(inputs, **kwargs)
    542 
    543         # If any of `initial_state` or `constants` are specified and are Keras

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in __call__(self, inputs, **kwargs)
    444                 # Raise exceptions in case the input is not compatible
    445                 # with the input_spec specified in the layer constructor.
--> 446                 self.assert_input_compatibility(inputs)
    447 
    448                 # Collect input shapes to build layer.

~\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py in assert_input_compatibility(self, inputs)
    340                                      self.name + ': expected ndim=' +
    341                                      str(spec.ndim) + ', found ndim=' +
--> 342                                      str(K.ndim(x)))
    343             if spec.max_ndim is not None:
    344                 ndim = K.ndim(x)

ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm: expected ndim=3, found ndim=2

Answer 1

Kerasの場合、最初の次元はバッチ数でなければなりません。
LSTMの場合、[時間軸, チャンネル数]ではなく[バッチ数, 時間軸, チャンネル数]とする必要があります。