检查目标时出错：预期稠密1具有3维，但得到的数组具有形状（118，1）

Question

我正在训练一个预测股价的模型，输入的数据是收盘价。我使用45天的数据来预测第46天的收盘价，并将经济指标作为第二个特征，下面是模型：

model = Sequential()
model.add( LSTM( 512, input_shape=(45, 2), return_sequences=True))
model.add( LSTM( 512, return_sequences=True))
model.add( (Dense(1)))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
history = model.fit( X_train, y_train, batch_size = batchSize, epochs=epochs, shuffle = False)

运行此命令时，会出现以下错误：

ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (118, 1)

然而，Iprint数据的形状，它们是：

X_train:(118, 45, 2)
y_train:(118, 1)

我不知道为什么当yúu列为（118，1）时，模型会期望三维输出。我错在哪里？我该怎么办？

Answer 1

我也遇到了类似的问题，找到了答案here：

我在最后一层致密层之前加了model.add(Flatten())