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'>'

这个错误提示指出了问题所在：`shape` 中的维度值必须是整数或 `None` 类型，不能是元组。在你的代码中，`shape` 的第三个维度是一个元组，即 `amount_of_features`。这是因为你将 `amount_of_features` 改为了一个包含数据的第二、三、四维大小的元组，而 `shape` 中只能包含整数或 `None` 类型的值。

要解决这个问题，你可以将 `amount_of_features` 改回一个整数值，即数据的特征数。具体来说，如果你的数据有 $n$ 个特征，那么你可以将 `amount_of_features` 的赋值改为：

amount_of_features = n

这样，`shape` 中的第三个维度就会变为一个整数值，而不是一个元组了。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 46, in <module> data = np.array(data)/scale TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'float'

这个错误是因为你正在尝试将字符串类型的数据除以一个浮点数，这是不允许的。你需要先将字符串类型的数据转换成浮点数或者整数类型，然后再进行除法运算。你可以使用Python内置的float()函数或者int()函数将数据转换成相应的类型。例如，如果你想将字符串类型的数据data除以一个名为scale的浮点数，你可以这样做：

data = float(data) / scale

或者这样做：

data = int(data) / scale

这样就可以避免这个错误了。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn-lstm改.py", line 32, in <module> data = int(data) / scale TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'DataFrame'

这个错误是因为你试图将一个DataFrame对象转换为整数类型，但是DataFrame对象不是字符串，字节串或数字，所以int()函数无法对其进行操作。要解决这个错误，你需要确定你想要转换的DataFrame对象中包含的数据，并将其转换为适当的数据类型，例如字符串或数字。你可以使用DataFrame对象的方法，例如iloc()或loc()，来选择你想要转换的数据，并使用astype()方法将其转换为适当的数据类型。例如，如果你想将DataFrame对象中的第一列数据转换为整数类型，你可以这样做：

data = df.iloc[:, 0].astype(int) / scale

或者这样做：

data = df.loc[:, 'column_name'].astype(int) / scale

这样就可以避免这个错误了。