D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/cnn-lstm改.py 本车ID 时间 总帧数 全局时间 ... 原车道后车x坐标 原车道后车y坐标 原车道后车速度 原车道后车加速度 1595 1499 7053 1604 1.113440e+12 ... 56.283 1602.157 15.27 -2.61 1596 1499 7054 1604 1.113440e+12 ... 56.294 1603.665 15.07 -1.53 1597 1499 7055 1604 1.113440e+12 ... 56.304 1605.152 14.99 0.24 1598 1499 7056 1604 1.113440e+12 ... 56.314 1606.649 15.03 0.64 1599 1499 7057 1604 1.113440e+12 ... 56.325 1608.171 14.95 -1.65 [5 rows x 27 columns] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 97, in <module> myModel = cnn_lstm_model() # 建立模型 File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 78, in cnn_lstm_model inputs = Input(shape=(windows, amount_of_features)) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_shape.py", line 214, in __init__ raise TypeError( TypeError: Dimension value must be integer or None or have an __index__ method, got value '(4,)' with type '<class 'tuple'>' 本车加速度 车头间距 原车道前车速度 本车速度 1554 0.00 43.58 17.68 11.75 1555 0.00 44.29 17.82 11.75 1556 0.00 45.07 17.82 11.75 1557 0.08 45.39 17.82 11.76 1558 0.43 45.72 17.82 11.79 (1401, 2, 4) (156, 2, 4) (1401,) (156,) Process finished with exit code 1

这段代码是一个程序的运行结果，其中包含了一些错误信息和数据信息。根据错误信息，可以看出是在创建模型时出现了问题，具体来说是在创建模型输入层时，出现了一个维度设置错误。根据错误信息中的提示，`inputs = Input(shape=(windows, amount_of_features))` 这行代码可能是出错的位置。

错误信息中还包含了一些数据信息，例如 `(1401, 2, 4) (156, 2, 4) (1401,) (156,)` 这一行数据，可能是程序中的一些数据维度信息。根据这些信息和程序代码的上下文，可以推测这是一个使用 Keras 框架构建 CNN-LSTM 模型的程序，输入数据的形状为 `(batch_size, windows, amount_of_features)`，其中 `batch_size` 表示批次大小，`windows` 表示时间窗口大小，`amount_of_features` 表示特征数量。

需要进一步检查代码并解决错误，才能使程序正常运行。

相关问题

添加之后运行结果还是D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/IDM.py 最大加速度的rmse值为： nan Process finished with exit code 0

如果添加了判断之后还是出现了 NaN 的结果，那么很可能是数据中存在其他问题导致的。建议你检查一下数据中是否存在其他异常值，比如负数等等。

另外，你可以在计算最大加速度的 rmse 值时，也加上判断时间差是否为 0 的代码，如下所示：

# 计算最大加速度的rmse值
max_acceleration = df.groupby('本车ID')['本车加速度'].max()
max_expected_acceleration = max(df.groupby('本车ID')['expected_velocity'].diff() / df.groupby('本车ID')['时间'].diff(), 0)
rmse_value = rmse(max_acceleration, max_expected_acceleration)
print('最大加速度的rmse值为：', rmse_value)

这里使用了 max 函数来判断时间差是否为 0，如果时间差为 0，则将期望加速度设为 0。这样可以避免除以 0 的情况，从而得到正确的 rmse 值。

运行了结果为什么是这样D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\Scripts\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/cnn测试/IDM.py 最大加速度的rmse值为： nan Process finished with exit code 0

这个问题很可能是由于数据中存在缺失值而导致的，导致计算结果为 NaN。建议你先检查一下数据中是否存在缺失值，并尝试对缺失值进行处理。

另外，还有可能是由于计算中出现了除以 0 的情况，也会导致计算结果为 NaN。你可以在代码中添加一些判断来避免这种情况的发生，比如在时间差为 0 的情况下直接返回 0。