设置输出维度为1.
Dense(1)
但结果跑出来的输出维度每次都是三维的。
模型设置：
输入x维度（2250，48，2）
输入y 维度（2250，） 和 （2250，1）
但模型预测出的结果维度都是（2250，48，1）
我就很纳闷= = ！
后来对比了以前跑过的文件。发现LSTM少定义一个参数。
input_shape填两个参数值，第一个值代表指定的时间步长。此处为48.
第二个值是特征数目。
更改后训练成功。模型预测值维度为（2250，1）
问题解决~
时间步长问题。tensorflow训练lstm时序模型,输出层实际输出维度和期待维度不一致
天才少女爱迪生2024-04-21 8:14
相关推荐
研究点啥好呢2 分钟前
Github热门项目推荐 | 开放数据的新时代AGV算法笔记6 分钟前
GaussianWorld：多帧融合到世界建模的跃迁天天进步20158 分钟前
[进阶篇] 性能优化指南：Toonflow 在 GPU 推理与显存管理上的实践荪荪8 分钟前
yolov8检测模型pt转rknnHello.Reader9 分钟前
从零构建大语言模型分词器从零实现 — 从原始文本到 Token IDmailangduoduo14 分钟前
实战对比PyTorch VS PyTorch Lighting以MNIST为例草青工作室15 分钟前
AI大模型在软件研发的四个发展阶段Qy_cm16 分钟前
pytorch+vit基础结构nervermore99017 分钟前
人工智能学习专栏人工智能AI技术20 分钟前
预训练与微调：大模型基础工作模式解析