LSTM Keras的多项功能

问题描述

当我运行模型时，我有多个功能可以在LSTM中使用，时间步长= 5（n）

def create_dataset(dataset,time_stamp=5):
    datax,dataY = [],[]
    print(len(dataset) - time_stamp - 1)
    for i in range(len(dataset) - time_stamp - 1):
        a = dataset[i:(i + time_stamp),:]
        datax.append(a)
        dataY.append(dataset[i + time_stamp,0])
    return np.array(datax),np.array(dataY)


model = Sequential()
model.add(LSTM(16,activation="relu",input_shape=(timeFrame,2),return_sequences=True))
model.add(Dense(1,activation='relu'))
model.compile(optimizer="adam",loss='mean_squared_error')
model.summary()

model.fit(X_train,Y_train,epochs=30,batch_size=1,verbose=1)

X_train.shape = (8,5,2) // The data sets have 8 different datasets with 5 timesteps and 2 features
Y_train.shape =  (8)    // 


train_predict = model.predict(X_train)

train_predict.shape =（8,1）

当我尝试执行此操作时，效果很好...现在的问题是，当我运行以下命令时

scaler.inverse_transform(train_predict) //{ValueError}Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

scaler.inverse_transform(Y_train) //geting error

问题是两个维度都不同，因为两个输入要素正与1个要素映射。因此inverse_transform无法正常工作。如何解决这个问题

目标是找到女士

[math.sqrt(mean_squared_error(Y_train,train_predict))]

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

keras-layer lstm lstm python-3.x