为keras重塑数组

Question

我有一个数据数组，其中包含3个特征的二维数组： [[1,2,3]，[4,5,6]]我希望我重新塑造它以适应带有重塑（1,2,3）的keras以获得类似的数组：

trainX = [[[1,2,3], [4,5,6]]].

训练阵列几乎相同：

trainY = [[4,5,6], [7,8,9]]

我想将它传递给我的模特。当我这样传递时：

model.add(LSTM(32, input_shape=(2,3)))
model.add(Dense(3))
model.fit(trainX, trainY)

它表示目标样本的数量与输入样本不同。有些东西我不明白，但我不知道在哪里。

你能帮帮我吗？ ：d

Answer 1

这应该有所帮助：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
trainX = a.reshape(1, 2, 3)
# [[[1 2 3]  [4 5 6]]]                                                

Answer 2

您缺少标签尺寸。

import numpy as np
trainX = [[[1,2,3],[4,5,6]]]
trainY = [[4,5,6],[7,8,9]]

np.array(trainX).shape # This equals (1,2,3)
np.array(trainY).shape # This equals (2,3)

根据您的转换方式，您可以

np.array(trainX).reshape(2,3)

或

np.array(trainY).reshape(1,2,3)

此外，您的模型input_shape正在（2,3），如果您需要（1,2,3），您应该更改它。