对于 Keras 中的 LSTM 和 fit_generator，出现错误“您必须在使用模型之前编译它”

我创建了自己的类，该类在其方法之一内创建了 Keras 模型。

self.model = Sequential()
self.model.add(LSTM(32))
self.model.add(Dense(2, activation='relu'))
self.model.compile(optimizer='RMSprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])

在其他方法中，我尝试使用 python 生成器作为数据提供者来训练这个模型。

self.model.fit_generator(my_gen(), steps=10, epochs=1, verbose=1)

这会导致错误：

raise RuntimeError('You must compile your model before using it.')
RuntimeError: You must compile your model before using it.

如果我将 LSTM 层更改为 Dense 层，错误不会增加。我究竟做错了什么？

Keras 版本 2.2.0 与 Tensorflow 1.8.0 后端。

看来第一个 Keras LSTM 层仍然需要input_shape使用时fit_generatorKeras 文档中似乎缺少此内容，并导致“您必须在使用模型之前编译模型”错误。

要解决问题，请确保您有一个input_shape第一个 LSTM 层中的参数，如下例所示：

model.add(LSTM(100, input_shape=(n_timesteps, n_dimensions), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(100, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='tanh'))

model.compile(loss='mse', optimizer='adam')