Keras LSTM Shape for Pandas DataFrame

Question

我在玩机器学习，并尝试跟随一些示例，但一直试图将我的数据放入Keras LSTM层。

我在Pandas DataFrame中有一些股票行情自动收录器数据，每隔15分钟用ohlc和每行其他指标的负载重新采样一次。

我的代码如下。 df是我的DataFrame：

x = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1:].values

dimof_input = x.shape[1]
dimof_output = len(set(y.flat))

model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_dim=dimof_input, return_sequences=True))
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

model.fit(x, y, nb_epoch=1, batch_size=1, verbose=2)

当我尝试并适应时，我得到：

Error when checking input: expected lstm_16_input to have 3 dimensions, 
but got array with shape (33, 100)

我已经从其他地方的示例中复制了此内容。 我不太清楚如何在此模型中获得正确的数据形状。 有人可以帮忙吗？

感谢负载。

Answer 1

输入形状

形状为(batch_size, timesteps, input_dim) 3D张量，（可选）形状为(batch_size, output_dim) 2D张量。 （从那里开始 ）。
并且您指定了input_dim=dimof_input 。 模型希望将3D张量作为输入，但是得到2D。 如果您提供有关正在实施的教程的参考，那么我大概可以说出更多问题的原因。
您可以尝试如下修改输入数据：

x = x.reshape(x.shape[0], 1, x.shape[1])

另外，在此处可以找到有关Keras LSTM层输入数据的输入数据的一些信息。