如何使用 keras 将数组重塑为 3d

Question

我有 1260 行和 2 列代表股票预测的每列特征（即“开盘”、“高”）。 我需要将此数组重塑为 3D 数组，以便使用 LSTM 输入神经网络。

到目前为止，这是我的代码：

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。 它的目的是将它放入一个 3D 数组中，但对我来说它似乎是一个 2D 数组。

如何向网络提供数组（或开放值向量）和高值数组。

Answer 1

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

例子

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)