用于对多个输入序列进行分类的 LSTM

Question

我是 python 和神经网络的新手，因此如果我的问题不正确，我很抱歉。 我有一个数据集，其中包含 4000 个序列，每个序列具有可变时间步长 (n)，每个时间步长 4 个特征。 因此，X 的形状为 (4000,n,4)。 我想将这些序列分为 5 类。 我想得到的形状（4000,1,1）。 我想将此数据集输入 LSTM 网络。 我应该如何组织我的数据来导入它以及如何将它用于 LSTM 的输入？ 当在 LSTM 中输入这样的多个序列时，我已经看到了很多答案（例如这里： LSTM with multiple input sequences 和相应的多个 output 序列），但它们不是来自.csv 或.xlsx 文件。 数据如下所示。 在此处输入图像描述也许我需要将所有生成的矩阵拆分为不同的文件并使用循环导入它们？ 但是如何关联 output 类呢？ 请帮帮我。