如何在Keras中正确指定LSTM模型的输入形状

Question

我们假设我们有一个包含整数的 Numpy 数组。

arr = [1, 2, 3]

我们有一个Keras模型。

model.add(LSTM(128, input_shape=(arr)))

如何正确指定输入形状？

Answer 1

LSTM图层的输入数据需要是三维的，形状为(num_samples, timesteps, num_features)。

您为LSTM图层指定的input_shape形式为(timesteps, num_features)。 input_shape并不关心样本数量，只关注每个样本的形状。

如果我们假设timesteps=1，您就会想要做这样的事情。

arr = np.array([1, 2, 3])
arr.shape  # (3,)
arr = arr.reshape(arr.shape[0], 1, 1)
arr.shape  # (3, 1, 1)

model.add(LSTM(128, input_shape=(arr.shape[1], arr.shape[2])))

将LSTM与timesteps=1一起使用并没有多大意义，但希望你明白这一点。