我究竟如何才能将不同长度的序列传递给keras上的LSTM？

我有一个X_序列集，包含744983个样本，分为24443个序列，而每个序列中的样本数量是不同的。每个样本是一个30维的向量。如何将这些数据输入到Keras的LSTM中？ 以下是列车组的一些说明：

print(type(X_train))
print(np.shape(X_train))
print(type(X_train[0]))
print(np.shape(X_train[0]))

<class 'list'>
(24443, )
<class 'numpy.ndarray'>
(46, 30)

错误为“输入0与层lstm_24不兼容：预期ndim=3，发现ndim=2”

如果我将input_shape从（30，）更改为（None，30），代码将运行1分钟，检查模型输入时给出错误：传递给模型的Numpy数组列表的大小不是模型预期的大小。期望看到1个阵列，但得到了以下24443个阵列的列表：

此外，如果我在拟合之前将X_列更改为NParray，错误将变为：预期lstm_26_输入具有3维，但得到了具有形状的数组（24443，1）

我还尝试填充序列：

X_train = sequence.pad_sequences(X_train)
X_test = sequence.pad_sequences(X_test)

但是，它将我的输入变成了“0”、“1”和“1”

#X_train = np.array(X_train)
#X_test = np.array(X_test)
print(X_train[0])
[[ 0  0  0 ...,  0  0  0]
 [ 0  0  0 ...,  0  0  0]
 [ 0  0  0 ...,  0  0  0]
 ..., 
 [ 0  0  0 ...,  0  1 -1]
 [ 0  0  0 ...,  0  1  0]
 [ 0  0  0 ...,  0  0  0]]

---

默认情况下，

sequence.pad_sequences

将数据强制转换为

int32

dtype：

tf.keras.preprocessing.sequence.pad_序列(
序列，
maxlen=无，
dtype='int32'，#问题就在这里
padding='pre'，
截断class='pre'，
值=0.0
)

尝试将数据类型更改为

float32

：

X\u-train=sequence.pad\u序列（X\u-train，dtype='float32'）
X_测试=序列。pad_序列（X_测试，dtype='float32'）

什么是

X\u列车形状

？我发现这个问题有点混乱，如果问题是输入形状，你应该发布输入形状，而不是它们的内容（我们无法从中检索形状）嗨，我使用np.split函数生成24443序列，X_序列的类型是“list”，它没有属性“shape”，但是np.shape（X_序列）=（24443，）。运行“X_train=np.array（X_train）”后，X_train.shape为（24443，）。在我填充序列之后，X_train.shape=（24443124,30）。填充序列之前X_train[0]是什么？如果您的X_train.shape为（24443，124，30），您是否尝试将LSTM的输入_shape参数更改为（124，30）？

#X_train = np.array(X_train)
#X_test = np.array(X_test)
print(X_train[0])
[[ 0  0  0 ...,  0  0  0]
 [ 0  0  0 ...,  0  0  0]
 [ 0  0  0 ...,  0  0  0]
 ..., 
 [ 0  0  0 ...,  0  1 -1]
 [ 0  0  0 ...,  0  1  0]
 [ 0  0  0 ...,  0  0  0]]