我正在尝试解决一个问题，我需要训练一个具有N个维度的模型，然后再次在具有M个维度的那个模型的顶部进行训练。我该如何实现？
为了给大家一些背景信息，我有1个蓝牙信标与5个具有一定价值的蓝牙阅读器交谈。根据信标给读者的价值，我正在预测信标的位置。我的训练数据有5个维度，因为有5个读者的值。
现在，我有另一种情况，我有10个读者而不是5个读者。这次我该如何在我的第一个模型上训练10个读者？甚至有可能吗？
阅读器的数量取决于房间的大小。因此，我无法说出始终会有固定数量的阅读器（即固定数量的尺寸）。
我该如何解决这个问题？任何帮助表示赞赏！
我想将尺寸固定为1000。然后先将值仅添加到5个尺寸中（因为我的数据仅来自5个读取器）。至于其余995个维度，我将指定值为0。
我觉得这根本不是解决问题的好方法。我的模型在995列0的情况下表现不佳，在其中包含任何数据的情况下只有5列。