在 Keras 中重塑 LSTM 的批次

Question

通过使用 LSTM 自动编码器，我在根据 LSTM 需求调整数据集时遇到了一些问题。由于我是批量训练，所以我生成了一个 windows 的时间序列循环 - 代码如下所示：

X_batch = np.array(file.loc[window * WINDOWS_SIZE:(window + 1) * WINDOWS_SIZE - 1], dtype="f")
print(X_batch.shape)
X_batch = np.reshape(1, WINDOWS_SIZE, cluster_feature_size)
print(X_batch.shape)
history = model.fit(X_batch, X_batch, epochs=1, verbose=False)

我的批次由 48 个数据点（WINDOWS_SIZE）和 45 个指标（cluster_feature_size 变量）构成。

我读到我需要按照以下格式重塑我的数据(samples, timesteps, features)但我在某处失败并且缺少一些信息。

我的假设是 1 个样本是 1 个批次，在一个批次中我有 48 个数据点，因此我设置了 48 个时间步长。

我目前构建的模型架构草稿如下：

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(WINDOWS_SIZE, cluster_feature_size)))
model.add(RepeatVector(WINDOWS_SIZE))
model.add(Dense(1))
model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(1)))

我遵循了在线教程，但我仍在努力。

我在重塑时得到的错误是这个：

(48, 45)
---> 17 X_batch = np.reshape(1, WINDOWS_SIZE, cluster_feature_size)
ValueError: cannot reshape array of size 1 into shape (48,)

Answer 1

这里不需要整形：

import numpy as np
X = np.random.rand(48, 45)
X = np.array([X])
print(X.shape)

给我：

>>> (1, 48, 45)

由于我对上下文了解不多，所以无法为您提供更多帮助，但这应该可以解决重塑问题。

在 Keras 中重塑 LSTM 的批次

Reshaping a batch for LSTM in Keras

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numpy

lstm

keras

recurrent-neural-network