关于维度上的注意事项
一些关于维度上的奇怪的bug：
1、
extend无返回值，对
def expand(data, seq_len):
y_shape = [int(data.shape[0] / seq_len), seq_len]
y_shape = y_shape.extend(data.shape[1:])
print(y_shape)---> None
return data.reshape(y_shape)
def expand(data, seq_len):
y_shape = [int(data.shape[0] / seq_len), seq_len]
y_shape.extend(data.shape[1:])
return data.reshape(y_shape)
[2892, 4, 8, 541]
x_train (2892, 4, 8, 541)
[2892, 4, 8]
Traceback (most recent call last):
File “rnnforlidar.py”, line 35, in expand
return data.reshape(y_shape)
ValueError: cannot reshape array of size 18151632 into shape (1048,4,8,541)
104848*541 = 18,142,976 不符合reshape需要满足的条件，即，我们在reshape之前其实应该知道前后维度的等效性，
BTW，int(data.shape[0] / seq_len)必须加int，是为了将浮点数强制转换成int，然后你要自己保证除法是整除，要不就无法保证前后维度的等效性。
返回的是经过变换后的tensor
input_t.squeeze(1) 错
input_t = input_t.squeeze(1) 对
self.rnn 的赋值行末尾的逗号将 nn.RNNCell(32, self.hidden_size) 视为一个包含单个元素的元组，而不是一个单独的对象
self.rnn = nn.RNNCell(32, self.hidden_size),
self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, args.channel)
self.rnn = nn.RNNCell(32, self.hidden_size)
self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, args.channel)
tensor，array啥的