我尝试实施序列分类。 每个实例都是numpy数组的numpy数组。也就是说，具有60个矢量的阵列，每个矢量具有50个维度。所有实例都驻留在另一个numpy数组中 - xx。
我将我的模型初始化如下：
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(50,60), return_sequences=False))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(xx, yy, epochs=4, batch_size=5)
但收到以下错误：
ValueError：检查输入时出错：预期lstm_1_input有3个维度，但得到的数组有形状（44,1）
44是实例数。
我哪里错了？
请注意，矢量不是任何类型的嵌入:-)而是我想用作特征的测量。
非常感谢！ 胜者。