Error when checking input: expected lstm_input to have shape (24, 1) but got array with shape (0, 1)

这个错误通常是因为你的输入数据的维度不匹配导致的。

其中，`(24, 1)` 表示期望的输入形状是 24 行 1 列的矩阵。而 `(0, 1)` 表示实际的输入形状是 0 行 1 列的矩阵，也就是没有数据。

请检查你的输入数据是否正确，是否有数据缺失或格式错误等问题。同时，也可以尝试查看代码中的数据处理部分，确认输入数据的形状是否符合模型的要求。

相关问题

ValueError: Error when checking input: expected lstm_input to have shape (1, 1) but got array with shape (3, 1)

这个错误通常表示您正在尝试使用形状不匹配的数据输入到LSTM模型中。LSTM模型的输入应该是三维张量，其形状为（samples，timesteps，features）。

在这种情况下，您正在尝试将一个形状为（3，1）的二维数组输入到形状为（1，1）的LSTM模型中。您需要将输入数据转换为正确的形状，以便将其输入到LSTM模型中。

您可以使用NumPy中的reshape函数来更改数组的形状。例如，如果您想将形状为（3，1）的数组转换为形状为（1，3，1）的三维张量，您可以使用以下代码：

import numpy as np

# 假设您有一个形状为（3，1）的数组
x = np.array([[1], [2], [3]])

# 将数组转换为形状为（1，3，1）的三维张量
x = np.reshape(x, (1, 3, 1))

这将把数组`x`转换为形状为（1，3，1）的三维张量，可以被输入到LSTM模型中。

Error when checking input: expected lstm_3_input to have shape (20, 128) but got array with shape (20, 256)

这个错误意味着您在使用LSTM模型时，将数据输入到了一个shape为(20, 256)的模型，但是模型期望的输入shape应该是(20, 128)。这通常是因为您的输入数据的形状不符合模型的要求，或者您的模型的输入层的形状不正确。

您可以检查您的输入数据的形状是否正确，并确保它们与模型的输入层具有相同的形状。或者，您可以尝试更改模型的输入层的形状，以便适应您的输入数据。您也可以尝试更改模型的超参数，如LSTM层的单元数或步长，以适应您的数据。