R中KerasR LSTM的数组转换

【问题标题】：Array transformation for KerasR LSTM in RR中KerasR LSTM的数组转换
【发布时间】：2017-07-30 14:33:30
【问题描述】：

为了在 KerasR 中使用 LSTM，我必须转换我的 NumericMatrix (335 x 1515) 我想我在这里找到了解决方案https://stats.stackexchange.com/questions/274478/understanding-input-shape-parameter-in-lstm-with-keras 但它在 python 中

 x_train=numpy.reshape(x_train,(x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))

我不知道如何在 R 中做到这一点。

【问题讨论】：

标签： python r keras

【解决方案1】：

您可以将新形状分配给数组的dim 属性：

dim(x_train) <- c(dim(x_train), 1)

或使用array 重塑并取回一个新数组：

array(x_train, c(dim(x_train), 1))

x_train <- array(1:10, c(2,5))
x_train
#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#[1,]    1    3    5    7    9
#[2,]    2    4    6    8   10

dim(x_train)
#[1] 2 5
dim(x_train) <- c(dim(x_train), 1)
x_train
#, , 1

#     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#[1,]    1    3    5    7    9
#[2,]    2    4    6    8   10

dim(x_train)
#[1] 2 5 1

【讨论】：

【解决方案2】：

我知道这已经被回答了，但是为了完成，R 中的 Keras 有一个名为 k_expand_dims() 的内置函数，因此您可以添加一个额外的维度，如下所示：

x_train <- k_expand_dims(x_train, axis = 3)

观察：选项axis = 3 在“z”方向添加了一个额外的维度，因此数组最终会成为一个 3D 数组

【讨论】：