为什么RNN会抛出批量输入形状错误？

Question

我的dask_ml.linear_model.LinearRegression(C=1e12).fit(data[xname].to_dask_array(chunks).reshape(-1,1), data[yname])形状为（798,3），而x_train输入形状为（798，1）。我正在创建这样的RNN

y_train

但这会返回错误

  

ValueError：检查输入时出错：预期的simple_rnn_1_input为   有3个维度，但数组的形状为（798，3）

我的批量大小为= 1，时间步长为3，def create_rnn_model(): model = Sequential() model.add(SimpleRNN(20,return_sequences=False,stateful=stateful,activation='relu',batch_input_shape=(1,3,1))) model.add(Activation('relu')) adam = optimizers.Adam(lr=0.001) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=adam, metrics=[root_mean_squared_error]) return model 。那么我在哪里做错了？ 任何帮助表示赞赏。

  

编辑

我将x_train的形状更改为（798,3,1），将y_train的形状更改为（798，），然后运行该模型，但发生了错误

dat_dim=1

但是我可以用1个单位运行模型。如何指定要以20个单位而不是一个单位运行的模型。

我的网络模型就是这样，我当前的L = 3。