Question

我有一个形状的数据：（753,8,1）这是为数据构建的LSTM模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(32,input_shape=(8,1)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='mean_squared_error' , optimizer='adam' , metrics=['accuracy'] )

但是对数据进行训练时： epochs_hist = model.fit(reshaped_segments , labels , batch_size=20 , epochs=5 , validation_split=0.2)

我收到以下错误： ValueError：检查模型目标时出错：传递给模型的Numpy数组列表不是模型预期的大小。预期会看到1个数组，但获得了753个数组的以下列表：[array（[[[0]]），array（[[0]]），array（[[0]]），array（[ [0]]），数组（[[1]]），数组（[[0]]），数组（[[0]]），数组（[[0]]），数组（[[1]]），数组（[[[1]]），数组（[[0]]），数组（[[1]]），数组（[[1]]），数组（[[0]]），arr ...

Answer 1

尝试以这种方式展平标签：

labels = np.concatenate(labels).ravel()

最后的标签。形状必须为（753，）

了解LSTM网络的输入形状

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