Итак, у меня есть последовательности 2D-векторов, которые образуют шаблоны. Я хочу предсказать, как будет развиваться последовательность. У меня есть массив start_xy, состоящий из массивов с порядком, start_x и start_y: например. [1, 2.4, 3.8] и то же самое для end_xy.
Я хочу обучить модель модели прогнозирования последовательности:
import numpy as np
import pickle
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.callbacks import ModelCheckpoint
import training_data_generator
tdg = training_data_generator.training_data_generator(500)
trainingdata = tdg.produceTrainingSequences()
print("Printing DATA!:")
start_xy =[]
end_xy =[]
for batch in trainingdata:
for pattern in batch:
order = 1
for sequence in pattern:
start = [order,sequence[0],sequence[1]]
start_xy.append(start)
end = [order,sequence[2],sequence[3]]
end_xy.append(end)
order = order +1
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, return_sequences=False, input_shape=(2,len(start_xy))))
model.add(Dense(2, activation='relu'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(start_xy,end_xy,batch_size=len(start_xy), epochs=5000, verbose=2)
Но я получаю сообщение об ошибке:
ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [320, 3]
Я подозреваю, что мне нужно как-то изменить форму ввода, но я пока не понимаю, как это сделать. Как мне заставить это работать? Я вообще все делаю правильно?
