python - 如何在 keras 中重塑一维卷积层的数据？

Question

我对conv1D. 我知道我想做什么，但如果我应该为 keras 重塑我的数据以实现我的想法，我将不胜感激。

我的数据是单个变量的每日测量值，与单个年度结果相关。它们看起来像这样：

   v1t1 v1t2 v1t3 v1t4 v2t1 v2t2 v2t3 v2t4 v3t1 v3t2 v3t3 v3t4
1     5    4    6    5    3    4    6    3    5    4    4    5
2     5    3    3    4    6    5    5    5    5    4    8    6
3     5    4    8    4    4    4    6    5    7    3    7    5
4     5    5    6    6    5    6    6    4    7    7    4    2
5     8    5    5    6    3    4    3    3    4    5    4    5
6     5    4    4    3    8    5    7    6    5    7    6    4
7     5    6    7    4    7    4    3    4    5    7    4    3
8     5    6    6    4    7    7    4    6    7    3    5    5
9     2    4    5    4    6    4    6    7    6    5    2    7
10    2    7    4    2    3    2    2    3    5    4    6    4

因此，从输入数据向上一级的节点应该是 、 和 的值的函数，根据v1来自v2相邻v3时间段的观察进行训练——因此，如果步幅为 2，则第一个节点将在v1t1、v2t1、v3t1, v1t2,v2t2和v3t2

keras 对此有何期待？

标签： pythontensorflowkerasconv-neural-network