Python 调整阵列形状的Noob卡滞张量流

首先感谢你能给予的任何帮助。我完全迷上了tensensorflow中的形状。我搜索过谷歌、StackOverflow、discord和youtube。我想在CSV文件上运行RNN

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as keras

data = pd.read_csv("Big Data Chart Final no symbol.csv")
data.shape 
(2941, 120)

我相信这是一个二维数组？我的批量是120？ #我有120个输入神经元？既然我有120个专栏

那么我的输入数据是120？我有2941组输入，对吗？那么我的批次形状应该是2941120？

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我甚至试着去解释它，都迷路了。我走对了吗？我知道那里有很多信息，我确实阅读了文档。任何帮助都将不胜感激。

没有一个是您的批量大小。您要输入的阵列随后开始。例如，[None，255255]将是具有可变batchsize的255 x 255图片

inputs=tf.placeholder('float',[None,2],name="input")
targets = tf.placeholder('float',name='Target')