作者yanwu0105 (辉飞)
看板DataScience
标题[问题] LSTM多对多预测 输入资料结构问题
时间Thu Oct 25 21:24:44 2018
作业系统:ubuntu
(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
问题类别:LSTM
(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
使用工具:python
(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
各位大大晚安
目前正在学习LSTM多对多预测，手边有一组"48期交易金额"的资料，1000名顾客，共
48000笔资料
想要把48期切分成36期训练，12期测试
并且利用1~35期当作预测X，Y为2~36期的金额
import 进 模型的Shape：
trainX：(1000,1,35)
trainY：(1000,35)
训练模型程式码如下：
model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(35,1)))
model.add(Dense(35))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
error 代码如下：ValueError: Error when checking input: expected lstm_9_input to have shape
(35, 1) but got array with shape (1, 35)
不知道是否是多对多时输入资料的型态错误，或者是哪里没有搞懂?
麻烦各位大大解答，感谢！
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1F：→ mai2338: Input_shape=(1,35) 10/25 21:42
3F：→ yoyololicon: trainX: (1000, 35, 1) 10/25 21:47
4F：推 germun: 看不懂你的切分什麽意思 不过你data shape不对 10/27 18:47
5F：推 bor1286: 训练集给(1,35) 却要模型吃(35,1) 棒！ 11/03 14:14
6F：→ bor1286: 然後fit时不用validation观察一下？ 11/03 14:16