假设我们有一个包含整数的Numpy数组。

arr = [1, 2, 3]

并且我们有一个Keras模型。

model.add(LSTM(128, input_shape=(arr)))

如何正确指定输入形状呢？

回答：

LSTM层的输入数据需要是三维的，形状为(num_samples, timesteps, num_features)。

你指定给LSTM层的input_shape的形状是(timesteps, num_features)。input_shape不关心样本的数量，只关心每个样本的形状。

如果我们假设timesteps=1，你需要做类似这样的事情。

arr = np.array([1, 2, 3])arr.shape  # (3,)arr = arr.reshape(arr.shape[0], 1, 1)arr.shape  # (3, 1, 1)model.add(LSTM(128, input_shape=(arr.shape[1], arr.shape[2])))

使用timesteps=1来使用LSTM可能不是很合理，但希望你能明白这个概念。