python - 重塑 LSTM 的输入数据

Question

我有 1000 种配置。每个都有 1000 个点，在每个点中，已观察到 6 个（最多 9 个）特征的信息。我想将最后一列作为我的目标，表的其余部分将是我的输入训练数据集。现在为了支持 LSTM 网络，我遇到了创建输入数据集的初始问题。我不知道如何重塑 3D 矩阵。我写的主要代码如下：

# reshape input to be [samples, time steps, features]
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))

我确信这段代码不适合我的问题，但如果你能帮我一个忙，我将不胜感激。

标签： pythonnumpytensorflowinputdeep-learning