`TimeDistributed`层需要传入至少3个维度的`input_shape `，收到：[None，400]

TimeDistributed层是深度学习中常用的一种层，它用于处理时间序列数据。该层的作用是将输入的数据在时间维度上进行分布式处理，即将每个时间步的输入都通过相同的网络结构进行处理。

在使用TimeDistributed层时，需要传入至少3个维度的input_shape参数。这三个维度分别是样本数、时间步数和特征数。对于给定的问题，收到的输入形状是[None, 400]，其中None表示样本数未知，400表示特征数为400。

为了满足TimeDistributed层的要求，我们需要将输入的维度进行扩展，添加时间步维度。可以使用np.expand_dims函数来实现：

import numpy as np

input_data = np.expand_dims(input_data, axis=1)

经过扩展后，输入的形状变为[None, 1, 400]，其中1表示时间步数为1。

接下来，我们可以将扩展后的输入传入TimeDistributed层进行处理。TimeDistributed层会将每个时间步的输入都通过相同的网络结构进行处理，并输出相同维度的结果。

关于TimeDistributed层的优势和应用场景，它主要用于处理时间序列数据，如自然语言处理、语音识别、视频分析等领域。通过将每个时间步的输入都通过相同的网络结构进行处理，可以提取时间维度上的特征，从而更好地捕捉时间序列数据中的模式和规律。

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