为什莫重构4D[samples, subsequences, timesteps, features]

重构4D数据（samples, subsequences, timesteps, features）通常在处理时间序列数据时使用。这种数据结构的目的是为了能够有效地捕捉序列数据的时序特征。

下面是对每个维度的解释：
- samples：表示样本的数量，即数据集中有多少个样本。
- subsequences：表示每个样本中包含的子序列数量。这个维度的存在可以帮助模型学习更长的时间依赖性。如果没有子序列，则将其设置为1。
- timesteps：表示每个子序列中的时间步数。它定义了每个子序列的长度。
- features：表示每个时间步中的特征数量。它可以是传感器读数、特征向量等。

重构4D数据的目的是为了将时间序列数据组织成适合于输入到神经网络模型的形状。使用这种形状，模型可以利用时间维度上的依赖关系，并从中提取有用的特征。

例如，在处理股票价格预测时，可以将每个样本视为一个股票的历史价格序列。subsequences可以设置为1，表示只有一个子序列。timesteps可以设置为过去几天的价格数据，features可以设置为1（表示只有一个价格值）。这样，模型就可以学习时间上的股价变化模式。

总之，重构4D数据是为了更好地利用时间序列数据的时序特征，并将其输入到神经网络模型中进行训练和预测。