У меня есть несколько последовательностей различной длины. Каждый имеет около 9 функций. Я хочу предсказать значения всех непрерывных объектов в момент времени t + 1. Данные находятся в списке длиной 2000 (так, всего 2000 последовательностей). Как можно это сделать в Керасе?
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)
Это все, что у меня есть, но у меня есть некоторые несоответствия размеров. Есть предложения?