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
AAIshangyanxiu几秒前
基于R语言机器学习方法在生态经济学领域中的实践应用
人工智能·机器学习·r语言·生态经济学·经济学
半页码书6 分钟前
半结构化面试是什么?跟结构化面试有什么区别?
人工智能·面试·职场和发展·求职招聘·职场发展·远程工作
人工智能AI技术7 分钟前
自动驾驶 Agent:环境感知→路径规划→车辆控制
人工智能
AI先驱体验官8 分钟前
臻灵:数字人形象驱动新突破,NVIDIA开源PersonaPlex带来的技术变局
大数据·人工智能·深度学习·重构·开源·aigc
郝学胜-神的一滴8 分钟前
激活函数:神经网络的「非线性灵魂」,让模型从“直线”走向“万能”
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·程序人生·机器学习
动恰客流管家16 分钟前
动恰3DV3客流统计方案:赋能智慧公厕精细化运营
数据结构·人工智能·3d
Coovally AI模型快速验证17 分钟前
清华+上交+国网团队:数据-模型-推理三层协同设计做高分辨率UAV绝缘子缺陷检测,mAP达92.9%
人工智能·计算机视觉·无人机巡检·电力巡检
哥本哈士奇18 分钟前
本地系统对接大模型智能体的若干尝试
人工智能
十三画者20 分钟前
【文献分享】ICGI通过将因果提示型大型语言模型与基于组学数据的因果推断相结合来识别癌症基因
人工智能·语言模型·自然语言处理
人工智能培训21 分钟前
如何将高层任务分解为可执行的动作序列?
大数据·人工智能·算法·机器学习·知识图谱