当我将 lstm 作为多维数组提供时会发生什么？答案

【问题标题】：What happen when I feed lstm as multidimension array?当我将 lstm 作为多维数组提供时会发生什么？
【发布时间】：2018-05-03 21:04:26
【问题描述】：

我像这样从 tensorflow 创建 lstm 模型

model.add(LSTM(6, input_shape=(1, 6), return_sequences=True))
model.add(LSTM(3))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam' )
model.fit(X_train_t, y_train, epochs=200, batch_size=3, verbose=1)

X_train_t的值为

[[ 0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493  0.16704036  0.24215247]
 [ 0.          0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493  0.16704036]
 [ 0.15022422  0.          0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493]
 [ 0.2690583   0.15022422  0.          0.46412556  0.24775785  0.20179372]
 [ 0.2690583   0.2690583   0.15022422  0.          0.46412556  0.24775785]
 [ 0.24775785  0.2690583   0.2690583   0.15022422  0.          0.46412556]
 [ 0.21076233  0.24775785  0.2690583   0.2690583   0.15022422  0.        ]
...

它没有错误，但我不明白。 LSTM获取输入是时间序列，在一个节点循环。

为什么我放多维数组时没有错误我认为正确的输入应该是这样的。 lstm 如何获得输入？

[[ 0.24215247]
 [ 0.16704036]
 [ 0.23430493]
...

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras lstm

【解决方案1】：

LSTM 将输入向量而不是数字作为输入。您指定为输入形状：

input_shape=(1, 6)

所以 6 维向量，这正是您在每个时间步中输入的内容：

[ 0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493  0.16704036  0.24215247]

因此，具有 3 个时间步长的输入序列将如下所示：

[[ 0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493  0.16704036  0.24215247]
 [ 0.          0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493  0.16704036]
 [ 0.15022422  0.          0.46412556  0.24775785  0.20179372  0.23430493]]

（3个向量，每6维）

【讨论】：