这是我的代码

def create_dataset(signal_data, look_back=1):    dataX, dataY = [], []    for i in range(len(signal_data) - look_back):        dataX.append(signal_data[i:(i + look_back), :])        dataY.append(signal_data[i + look_back, -1])    return np.array(dataX), np.array(dataY)look_back = 200stock = 'a.csv'scaler = MinMaxScaler()df = pd.read_csv(stock)signal_data = df[["close"]].values.astype('float32')signal_data = scaler.fit_transform(signal_data)train_size = int(len(signal_data) * 0.80)test_size = len(signal_data) - train_sizetrain = signal_data[0:train_size]test = signal_data[train_size:]x_train, y_train = create_dataset(train, look_back)x_test, y_test = create_dataset(test, look_back)CNN = Sequential()CNN.add(Conv1D(filters=16, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', input_shape=(None, 200)))CNN.add(MaxPooling1D(pool_size=1))CNN.add(Flatten())

x_train和y_train通过create_dataset函数生成，形状分别为(1399, 200, 1)和(1399)。

但Conv1D接受三维的输入。

为了解决这个问题，我尝试设置input_shape = (None, 200)（因为look_back是200）。

然而，这种方法引发了一个ValueError: The shape of the input to "Flatten" is not fully defined (got (None, 16). Make sure to pass a complete "input_shape" or "batch_input_shape" argument to the first layer in your mode的错误。

我该如何解决这个问题？

回答：

你应该尝试将200和1作为第一层的输入

如果我理解正确，1399是批次大小，对吗？

当在模型中使用Conv1D作为第一层时，需要提供一个input_shape参数（整数元组或None，例如(10, 128)用于10个128维向量的序列，或(None, 128)用于长度可变的128维向量序列。如果你的序列长度是200，你可以设置(200, 1)，忽略批次大小）