keras LSTM 构造的输入形状，称为模型输入形状

Question

我使用了 Keras 的 LSTM 模型。

输入数据形状：(None, 210, 4)

'210' 是 '21 个样本 * 10'

称为输入数据形状：(None, 21, 4)

这应该是一个问题，但事实并非如此。 ;预测做得很好。

我可以连续使用吗？

这怎么可能 为什么会出现这个问题？

警告：tensorflow：模型是用形状 (None, 210, 4) 构建的，用于输入 KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 210, 4), dtype=tf.float32, name='lstm_input'), name='lstm_input', description="created by layer 'lstm_input'")，但它是在形状不兼容的输入上调用的（无、21、4）。

Answer 1

您的问题不是很清楚，但在 keras 中，您输入的第一个维度是批次中的实例数。所以你应该改变你的代码

input_shape=(None,21,4)

到

input_shape=(10,21,4)

意味着你给出了形状为 (21,4) 的 10 个数据实例