Keras中的多序列RNN / LSTM

时间:2018-09-12 19:12:48

标签: keras lstm rnn

我有多个不同长度的序列。每个都有大约9个功能。我想预测时间t + 1处所有连续特征的值。数据在长度为2000的列表中(因此,共有2000个序列)。怎么在Keras中做到这一点?

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(None,9)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=1, verbose=1)

这是我真正拥有的,但是我遇到了一些尺寸不匹配的情况。有什么建议吗?

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