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
MobiusStack1 小时前
MBTI性格测试图文制作指南,用01Agent套用爆款封面模板
人工智能
YelloooBlue2 小时前
深度学习 SOP: conda通过命令快速构建指定版本tensorflow gpu环境。
深度学习·conda·tensorflow
云草桑2 小时前
.net AI开发04 第八章 引入RAG知识库与文档管理核心能力及事件总线
数据库·人工智能·microsoft·c#·asp.net·.net·rag
2501_933329552 小时前
Infoseek数字公关AI中台技术解析:如何构建企业级舆情监测与智能处置系统
开发语言·人工智能
AI即插即用2 小时前
即插即用系列 | AAAI 2026 WaveFormer: 当视觉建模遇上波动方程,频率-时间解耦的新SOTA
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·视觉检测
轻览月2 小时前
【DL】复杂卷积神经网络Ⅰ
人工智能·神经网络·cnn
逄逄不是胖胖2 小时前
《动手学深度学习》-55-2RNN的简单实现
人工智能·深度学习
冰菓Neko2 小时前
科目四刷题总结
人工智能
guizhoumen2 小时前
2026年建站系统推荐及选项指南
大数据·运维·人工智能
咚咚王者2 小时前
人工智能之核心技术 深度学习 第四章 循环神经网络(RNN)与序列模型
人工智能·rnn·深度学习