我的X_train是693x148，其中值是300个时间点的数组，因此形状为（300，）。
X_train
我想为我的数据集创建一个numpy数组，并将其重塑为（693，148，300），以将其馈送到我的CNN。有什么想法吗我试过了
X_train = np.array(X_train).reshape(693,148,300)
但我得到了“无法将大小为102564的数组重新整形为（693，148，300）的形状"*
q9yhzks01#
我在训练LSTM NN时遇到了类似的问题。我在某个地方找到了这个函数，并且它工作了。很抱歉我不能提供一个适当的步骤，但首先将您的X_train转换为np.array并考虑这个函数：
def createXY(dataset, n_past): dataX = [] for i in range(n_past, len(dataset)): dataX.append(dataset[i - n_past:i, 0:dataset.shape[1]]) return np.array(dataX)
尝试使用n_past=1。希望这有帮助。
oxf4rvwz2#
更新：我试过了，它工作：X_train = np.array(X_train.T.values.tolist())为那些需要的人。
X_train = np.array(X_train.T.values.tolist())
2条答案
按热度按时间q9yhzks01#
我在训练LSTM NN时遇到了类似的问题。我在某个地方找到了这个函数，并且它工作了。很抱歉我不能提供一个适当的步骤，但首先将您的X_train转换为np.array并考虑这个函数：
尝试使用n_past=1。希望这有帮助。
oxf4rvwz2#
更新：
我试过了，它工作：
X_train = np.array(X_train.T.values.tolist())为那些需要的人。