你推测的没错——直接重新定义X却没把Dropout层正确整合到模型结构里，确实会触发报错。下面分两种Keras常用的模型构建方式，给你具体的修复方案：

1. 用Sequential API（适合简单线性模型） #

如果你的模型是用Sequential搭建的，只需要把Dropout层按顺序追加到LSTM层之后就行：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense

model = Sequential()
# 先添加LSTM层，指定输入维度
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, features)))
# 紧接着添加Dropout层，这里设置dropout率为0.3
model.add(Dropout(0.3))
# 后续可以继续添加其他功能层，比如全连接输出层
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

2. 用函数式API（适合复杂多输入/输出模型） #

如果用的是函数式API，要确保Dropout层的输入是LSTM层的输出，最后还要把输入输出封装成完整的Model对象：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dropout, Dense

# 先定义输入层
inputs = Input(shape=(timesteps, features))
# 让输入经过LSTM层处理
x = LSTM(units=64)(inputs)
# 把LSTM的输出传给Dropout层
x = Dropout(0.3)(x)
# 定义最终的输出层
outputs = Dense(units=10, activation='softmax')(x)
# 把输入输出封装成模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

更省心的方式：用LSTM层自带的Dropout参数 #

其实Keras的LSTM层本身就内置了dropout和recurrent_dropout参数，直接在定义LSTM层时设置就行，不用额外加Dropout层：

# dropout：对输入到LSTM的特征矩阵应用dropout
# recurrent_dropout：对LSTM内部的循环状态应用dropout
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, features), dropout=0.3, recurrent_dropout=0.2))

小提醒：如果用了recurrent_dropout，在GPU环境下可能因为CuDNN兼容性问题报错，这时可以换成单独的Dropout层，或者关闭CuDNN加速。

为什么你的原有代码会报错？ #

假设你的错误代码类似这样：

# 错误示例
X = LSTM(64)(X)
X = Dropout(0.5)(X)
# 但没把这些层整合到Model对象里

这种情况下，Keras无法识别这些零散的层属于哪个模型，自然会抛出错误。核心是要把所有层都纳入模型的结构定义中——要么用Sequential的add方法按顺序堆叠，要么用函数式API把输入输出串起来。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A.Razavi