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ValueError:输入0与图层lstm_2不兼容:期望的ndim=3,找到的ndim=4 -多变量时序数据

这个错误是由于输入数据的维度不匹配导致的。在LSTM模型中,输入数据的维度应该是三维的,而你的输入数据的维度是四维的。

解决这个问题的方法是将输入数据的维度调整为三维。可以使用reshape函数来实现。假设你的输入数据是一个形状为(batch_size, time_steps, features)的四维数组,你可以使用以下代码将其转换为三维数组:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 假设你的输入数据是一个形状为(batch_size, time_steps, features)的四维数组
input_data = np.random.rand(batch_size, time_steps, features)

# 将输入数据的维度调整为三维
input_data_3d = np.reshape(input_data, (batch_size, time_steps, features))

在这个代码中,batch_size表示批量大小,time_steps表示时间步数,features表示每个时间步的特征数。你需要根据你的实际情况将这些值替换为正确的数值。

关于LSTM模型和多变量时序数据的更多信息,你可以参考以下链接:腾讯云人工智能平台

相关搜索:ValueError:输入0与图层layer_1不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=2Keras错误:输入0与图层lstm_10不兼容:期望的ndim=3,找到的ndim=2ValueError:输入0与图层batch_normalization_1不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=2ValueError:输入0与层gru1不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=4带有keras的CNN :输入0与图层flatten_2不兼容:期望的min_ndim=3,找到的ndim=2图层sequential_10的输入0与layer::expected min_ndim=4不兼容,已找到ndim=2Keras Lambda层提供ValueError:输入0与层xxx不兼容:预期的min_ndim=3,找到的ndim=2Keras Conv2D - ValueError: layer sequential的输入0与layer::expected min_ndim=4不兼容,已找到ndim=3如何修复输入0与层lstm_12不兼容的ValueError : expected ndim=3,found ndim=2?ValueError:层sequential_9的输入0与层不兼容:预期的ndim=4,找到的ndim=0。接收的完整形状:[]错误:输入0与图层conv2d_Conv2D1不兼容:需要的ndim=4,找到的ndim=5ResNet50:图层global_average_pooling2d_2的输入0与图层不兼容:应为ndim=4,找到的是ndim=2ValueError:层lstm_45的输入0与层不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=4。收到的完整形状:(None,128)Tensorflow表示层conv2d的输入0与层: expected ndim=4,found ndim=3不兼容Keras: ValueError:图层顺序的输入0与图层:期望轴不兼容ValueError:层sequential_2的输入0与layer::expected min_ndim=4不兼容,找到ndim=3。收到的完整形状:(10,300,3)ValueError:层sequential_6的输入0与层不兼容:需要的ndim=4,找到的ndim=3。收到的完整形状:[32,28,28]运行CNN-LSTM模型时出错: ValueError:图层lstm_13的输入0与图层:预期的ndim=3不兼容层sequential_13的ValueError输入0与层不兼容:预期的ndim=3,发现收到的ndim=4完整形状:(无,无)ValueError:层lstm_17的输入0与层不兼容:需要的ndim=3,找到的ndim=2。收到的完整形状:[None,128]
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