【发布时间】：2019-05-07 18:34:36
【问题描述】：
我想在Keras中使用RNN来训练模型预测运动轨迹。
我有多个 CSV 文件。它们具有相同的特征（列），但具有不同的数字（行）。一个文件形状的示例是 (1078, 8)，另一个文件是 (666, 8)。每个文件代表一个轨迹。
现在，我可以仅放入一个 CSV 文件来训练模型。
如何将这些数据集放入 Keras 中以适合模型？
【问题讨论】：
【发布时间】：2019-05-07 18:34:36
【问题描述】：
你可以用 numpy 连接数据，例如：
CSV1 = np.random.uniform(0, 1, (666, 8))
CSV2 = np.random.uniform(0, 1, (1078, 8))
input_data = np.concatenate((CSV1,CSV2))
【讨论】：
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这种方式会变成二维的。因为我需要 input_shape（数字、时间戳、特征）。有什么办法可以变成三个维度，比如（2，None，8）？