Pandas数据帧的Keras LSTM形状

Question

我一直在玩机器学习，并试图跟随一些例子，但在尝试将我的数据放入Keras LSTM层时遇到了困难。在

我在Pandas数据帧中有一些股票代码数据，每隔15分钟用ohlc和每行的其他指标进行重新采样。在

我的代码在下面。df是我的数据帧：

x = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1:].values

dimof_input = x.shape[1]
dimof_output = len(set(y.flat))

model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_dim=dimof_input, return_sequences=True))
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

model.fit(x, y, nb_epoch=1, batch_size=1, verbose=2)

当我试着健身时，我得到：

^{pr2}$

我从其他地方的例子中复制了这个。我不太明白如何在这个模型中获得正确的数据形状。有人能帮忙吗？在

谢谢你。在

Answer 1

输入形状

具有形状(batch_size, timesteps, input_dim)的3D张量，（可选）具有形状(batch_size, output_dim)的2D张量。（来自there）。
您指定了input_dim=dimof_input。模型需要3D张量作为输入，但得到2D张量。如果您参考正在实施的教程，我可能会更详细地说明问题的原因。
您可以尝试按以下方式重新设置输入数据的形状：

x = x.reshape(x.shape[0], 1, x.shape[1])

另外，关于Keras LSTM层输入数据的一些信息可以找到here。在