Python LSTM网络的输入

我在为Keras上的LSTM准备输入数据时遇到问题。 我的数据形状是：

• 档案数目：276
• 档案尺寸：213*276

每个文件属于1993-2015年的一个月

我想准备这些数据，将其输入Keras上的LSTM。我想预测过去12个月（去年）

我如何准备数据？我是否应该制作一个大专栏，并将所有年份连接起来

你的火车应该是什么形状

以下是原始文件中的详细信息：

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LSTM模型的输入应该是三维的，格式为[样本、时间步、特征]。在这种情况下，它表明您的输入可能类似于[276213276]：但这只是猜测，取决于您使用的数据是如何组织的。针对您的具体问题检查适当的时间步长长度（但通常在100-250之间），研究论文在这里很有帮助

y的输入形状将取决于您想要训练模型做什么。如果这是一项分类任务，则可能只有一个标签。但是，如果这是一项预测任务，那么您将拥有一个可变长度的序列，这取决于您希望模型预测的提前程度