我有一个约 10k 行长的文本文件。总有 216 行描述一个事实，总共有 17 个值。我想构建一个 216 行高、13 列宽和大约 1000 层深的张量。这就是输入。
输出将是一行高、4 列宽和大约 1000 层深。
当前状态:
x_train = x_train.reshape (1308, 13, 216)
y_train = y_train.reshape (1308, 4, 216)
result = y_train [:,:, 0]
转化:
model.add (Convolution2D (1, kernel_size = (13, 5), activation = 'relu', input_shape = (1308, 13, 216)))
之后还有一点maxpooling等，不应该打扰。我绝对不能正确地接受 reshape 。如果有人可以帮助我，那就太糟糕了。
当前错误信息:
Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 1 input samples and 1308 target samples.
非常感谢
请您参考如下方法:
我需要把它改成
input_shape = (13, 216, 1)
