我试图将一个一维信号(1,2000)，它有22个特征(22,2000)，输入到LSTM中。
（一维信号是通过200赫兹的采样率在10秒内获取的）
我有808个批次。（808, 22, 2000）

我看到LSTM接收的三维张量形状为（batch_size, timestep, input_dim）。
那么我的输入形状是否正确？
：（batch_size = 808, timestep = 2000, input_dim = 3）

这是我的代码示例。

# 数据形状检查
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_train.shape)
print(y_test.shape)
(727, 22, 2000)
(81, 22, 2000)
(727, 2)
(81, 2)
# 模型配置
inputshape = (808,2000,2)  # 22个通道，2000个样本
lstm_1_cell_num = 20
lstm_2_cell_num = 20
inputdrop_ratio = 0.2
celldrop_ratio = 0.2
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(lstm_1_cell_num, input_shape=inputshape, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(20))
model.add(LSTM(lstm_2_cell_num, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
print(model.summary())
model.compile(loss='binary_crossentropy',              optimizer='adam',              metrics=['accuracy'])

回答：

首先，输入形状必须是（22,2000），批次大小应该在fit函数中给出。请尝试这样做

inputshape = (22,2000)
model.fit(X_train, y_train,          batch_size=808,          epochs=epochs,          validation_data=(X_test,y_test),          shuffle=True)