filtered_predictions = np.array(filtered_predictions)

这行代码的作用是将`filtered_predictions`转换为numpy数组。`filtered_predictions`是一个列表，通过`np.array()`函数将其转换为numpy数组，可以方便地进行一些数值计算和处理。最终，转换后的numpy数组被赋值给`filtered_predictions`变量。

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ValueError: in user code: File "C:\Users\99319\AppData\Local\Temp\ipykernel_47752\805213231.py", line 47, in train_step * predictions = model(input_data) File "C:\Users\99319\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler ** raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\99319\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 232, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Exception encountered when calling layer "sequential" " f"(type Sequential). Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (100, 256) Call arguments received by layer "sequential" " f"(type Sequential): • inputs=tf.Tensor(shape=(100,), dtype=int32) • training=None • mask=None

这个错误信息看起来是在使用 Keras 训练模型时出现的。错误提示指出你的 LSTM 层期望接收 3 维输入，但是实际上你传入了一个 2 维的张量。具体来说，你传入了一个形状为 (100, 256) 的张量，但是 LSTM 层期望的是一个形状为 (batch_size, sequence_length, input_dim) 的张量，其中 batch_size 表示输入的样本数量，sequence_length 表示每个样本的长度（即输入序列的长度），input_dim 表示每个时间步的输入特征的维度。因此，你需要检查一下你的输入数据是否符合 LSTM 层的要求，如果不符合，可以考虑对数据进行变换或调整模型参数。