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。