python - 如何使用 keras 将数组 reshape 为 3d

我有 1260 行和 2 列，代表每列的一个特征(即“开盘”、“最高”)，用于股票预测。我需要将此数组 reshape 为 3D 数组，以便使用 LSTM 输入到神经网络中。

这是我到目前为止的代码:

X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 2))

代码的最后一行我对它告诉我的内容感到困惑。它的目的是将其放入 3D 数组中，但对我来说它似乎是 2D 数组。

如何向网络提供一个数组(或开放值向量)和一个高值数组。

最佳答案

我假设X_train.shape是一个2D张量，如果你想使其成为3D，你可以使用np.expand_dims

示例

arr = np.random.randint(0,5,(3,3))

array([[3, 4, 1],
       [1, 0, 1],
       [4, 4, 2]])

arr.shape = (3,3)

reshape_arr = np.np.expand_dims(arr, -1)
reshape_arr.shape = (3,3,1)

关于python - 如何使用 keras 将数组 reshape 为 3d，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59924799/