擅长:python、mysql、java
<p>我在其他帖子中也提到过:</p>
<p>要将形状<code>(nrows, ncols)</code>的常用特征表数据输入到路缘石的Conv1d,需要执行以下两个步骤:</p>
<pre><code>xtrain.reshape(nrows, ncols, 1)
# For conv1d statement:
input_shape = (ncols, 1)
</code></pre>
<p>例如,以iris数据集的前4个特征为例:</p>
<p>要查看常用格式及其形状:</p>
<pre><code>iris_array = np.array(irisdf.iloc[:,:4].values)
print(iris_array[:5])
print(iris_array.shape)
</code></pre>
<p>输出显示常用格式及其形状:</p>
<pre><code>[[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]
[4.6 3.1 1.5 0.2]
[5. 3.6 1.4 0.2]]
(150, 4)
</code></pre>
<p>以下代码更改格式:</p>
<pre><code>nrows, ncols = iris_array.shape
iris_array = iris_array.reshape(nrows, ncols, 1)
print(iris_array[:5])
print(iris_array.shape)
</code></pre>
<p>上述代码数据格式的输出及其形状:</p>
<pre><code>[[[5.1]
[3.5]
[1.4]
[0.2]]
[[4.9]
[3. ]
[1.4]
[0.2]]
[[4.7]
[3.2]
[1.3]
[0.2]]
[[4.6]
[3.1]
[1.5]
[0.2]]
[[5. ]
[3.6]
[1.4]
[0.2]]]
(150, 4, 1)
</code></pre>
<p>这对凯拉斯的Conv1d很有效。对于<code>input_shape (4,1)</code>是必需的。</p>