为 LSTM 选择 time_step
Choosing time_step for LSTM
我正在尝试重塑我的 LSTM 网络的输入。
我有 train_x（20214000 列 x 9 行）和 train_y（20214000 列 x 1 行）的训练数据。
如何重塑我的 train_x 以便我可以将其输入我的 RNN？
我有 9 个特征，所以它会是这样的：
train_x.reshape(?,?,9) 和
train_y.reshape(?,?,1)
输入到 LSTM 的数组具有形状：(N_SAMPLES, SEQUENCE_LENGTH, N_FEATURES)。
我正在尝试重塑我的 LSTM 网络的输入。 我有 train_x（20214000 列 x 9 行）和 train_y（20214000 列 x 1 行）的训练数据。
如何重塑我的 train_x 以便我可以将其输入我的 RNN？
我有 9 个特征，所以它会是这样的：
train_x.reshape(?,?,9) 和
train_y.reshape(?,?,1)
输入到 LSTM 的数组具有形状：(N_SAMPLES, SEQUENCE_LENGTH, N_FEATURES)。