我的模特：
model = Sequential()
model.add( LSTM(25, batch_input_shape = (None, None, 19), return_sequences = True ) )
model.add(Dense(4, activation = 'tanh'))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer ='adam', metrics = ['accuracy'])
输入数据形状的一些示例：
input_list [0] .shape =（7,19）
input_list [1] .shape =（8,19）
input_list [2] .shape =（17,19）
输出数据形状的一些示例：
output_list [0] .shape =（7,4）
output_list [1] .shape =（8,4）
output_list [2] .shape =（17,4）
input_list.shape =（233，）
output_list.shape =（233，）
发生错误：
d_loss = model.fit(input_list,output_list,validation_split=0.33,nb_epoch=100,verbose=1,shuffle=True, batch_size = 1)
错误：ValueError：检查输入时出错：预期lstm_22_input具有3维，但数组的形状为（233，1）
答案 0 :(得分：0)
只需将尺寸增加np.expand_dims（x，axis = 0）。它将变成三维。