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

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~

相关推荐
程序员清洒1 天前
CANN模型安全:从对抗防御到隐私保护的全栈安全实战
人工智能·深度学习·安全
island13141 天前
CANN ops-nn 算子库深度解析:神经网络计算引擎的底层架构、硬件映射与融合优化机制
人工智能·神经网络·架构
小白|1 天前
CANN与实时音视频AI:构建低延迟智能通信系统的全栈实践
人工智能·实时音视频
Kiyra1 天前
作为后端开发你不得不知的 AI 知识——Prompt(提示词)
人工智能·prompt
艾莉丝努力练剑1 天前
实时视频流处理:利用ops-cv构建高性能CV应用
人工智能·cann
程序猿追1 天前
深度解析CANN ops-nn仓库 神经网络算子的性能优化与实践
人工智能·神经网络·性能优化
User_芊芊君子1 天前
CANN_PTO_ISA虚拟指令集全解析打造跨平台高性能计算的抽象层
人工智能·深度学习·神经网络
初恋叫萱萱1 天前
CANN 生态安全加固指南:构建可信、鲁棒、可审计的边缘 AI 系统
人工智能·安全
机器视觉的发动机1 天前
AI算力中心的能耗挑战与未来破局之路
开发语言·人工智能·自动化·视觉检测·机器视觉
铁蛋AI编程实战1 天前
通义千问 3.5 Turbo GGUF 量化版本地部署教程:4G 显存即可运行,数据永不泄露
java·人工智能·python