如何将2D pandas阵列安装到Keras LSTM层？

Question

我有一个2D数组（pandas），它是3180行的时间序列，每行有8列（数组）作为特征。我正在尝试训练LSTM层

sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
print (X_train.shape)
classifier = Sequential()
classifier.add(LSTM(units=128, input_shape=(1, len(X_train), x.shape[1])))

如this中所述。但错误就像，

ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm_1: expected ndim=3, found ndim=4

Answer 1

LSTM期望3D数组作为输入，因此input_shape形状的长度应为2 ...

假设X_train.shape为(3180, 8, 1)，这应该有效：

LSTM(units=128, input_shape=X_train.shape[1:]))