文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >在Keras中，应该将哪些参数传递给LSTM函数的input_shape参数？

问在Keras中，应该将哪些参数传递给LSTM函数的input_shape参数？
EN

Data Science用户

提问于 2019-06-16 12:50:52

回答 2查看 1.7K关注 0票数 1

我的数据集有2944424行6列。我在Keras使用LSTM来预测出租车需求。我有问题的input_shape参数的最低限度。

它给出了错误：

ValueError: Error when checking input: expected lstm_15_input to have 3 dimension

keras

lstm

model-selection

forecasting

回答 2

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2019-06-16 18:03:38

输入应该是形状的(批次大小，步骤数，特性)。详情见以下内容：

https://machinelearningmastery.com/reshape-input-data-long-short-term-memory-networks-keras/

票数 0

Data Science用户

发布于 2019-06-16 16:08:45

下面的示例显示，通过打印火车数据的形状，您可以将正确的值传递给input_shape()。另外，这取决于您想要以2D或其他方式提供数据。从片段中可以看到：

trainX.shape[1]=10

trainX.shape[2]=1440

以及基于测试形状Dense(units = 960)的输出

#Shape of train and test data
trainX, testX, trainY, testY = train_test_split(trainX,trainY, test_size=0.2 , shuffle=False)
print("train size: {}".format(trainX.shape))
print("train Label size: {}".format(trainY.shape))
print("test size: {}".format(testX.shape))
print("test Label size: {}".format(testY.shape))
#train size: (23, 10, 1440)
#train Label size: (23, 960)
#test size: (6, 10, 1440)
#test Label size: (6, 960)

# create and fit the Simple LSTM model 

#model_LSTM = Sequential()
model_LSTM.add(LSTM(units = 1440, input_shape=(trainX.shape[1], trainX.shape[2])))
model_LSTM.add(Dense(units = 960))

编辑:以下基于此示例的提示可以帮助您为LSTM准备输入数据：

LSTM输入层必须是3D的。
三个输入维度的含义是:样本、时间步骤和特征。
LSTM输入层由第一个隐藏层上的input_shape参数定义。
input_shape参数由两个值组成，它们定义了时间步骤和特性的数量。
假设样本数为1或更多。
reshape()函数在NumPy数组上可以用来重塑你的一维或二维数据为3D。
reshape()函数将元组作为定义新形状的参数。

票数 0

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/53896

复制

相似问题

问在Keras中，应该将哪些参数传递给LSTM函数的input_shape参数？
EN

回答 2

Data Science用户

Data Science用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问在Keras中，应该将哪些参数传递给LSTM函数的input_shape参数？EN

回答 2

Data Science用户

Data Science用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问在Keras中，应该将哪些参数传递给LSTM函数的input_shape参数？
EN