import keras import pandas as pd import numpy as np import math import random import csv import matp

前提・実現したいこと

pythonでNNのLSTMを動かしていますが、エラーの意味も直し方も全くわかりません。
初心者がやる問題ではないと思うのですが直し方を教えてくれる方がいると助かります。
よろしくお願いいたします。

エラーメッセージは以下になります。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Input 0 is incompatible with layer sequential: expected shape=(None, None, 1), found shape=[None, 100, 2]


### 該当のソースコード
python

import keras
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import random
import csv
import matplotlib.pyplot as plt



def df():
    read = pd.read_csv('test_2.csv', delimiter = ',',encoding='utf-8_sig',names=('signal1','signal2'))   
    
    
    return read
    #読み込み
read = df()

def _load_data(data, n_prev = 100):  
    
    

    docX, docY = [], []
    for i in range(len(data)-n_prev):
        docX.append(data.iloc[i:i+n_prev].values)
        docY.append(data.iloc[i+n_prev].values)
    alsX = np.array(docX)
    alsY = np.array(docY)
    
    return alsX, alsY

def train_test_split(read, test_size=0.1, n_prev = 100):  
    
    #This just splits data to training and testing parts
    
    ntrn = round(len(read) * (1 - test_size))
    ntrn = int(ntrn)
    X_train, y_train = _load_data(read.iloc[0:ntrn], n_prev)
    X_test, y_test = _load_data(read.iloc[ntrn:], n_prev)

    return (X_train, y_train), (X_test, y_test)

length_of_sequences = 100
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = train_test_split(read, n_prev =length_of_sequences)  

from keras.models import Sequential  
from keras.layers.core import Dense, Activation  
from keras.layers.recurrent import LSTM


in_out_neurons = 1
hidden_neurons = 300

model = Sequential()  
model.add(LSTM(hidden_neurons, batch_input_shape=(None, length_of_sequences, in_out_neurons), return_sequences=False))  
model.add(Dense(in_out_neurons))  
model.add(Activation("linear"))  
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="rmsprop")
#model.fit(X_train, y_train, batch_size=600, epochs=20, validation_split=0.2) 

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)

model.fit(X_train, y_train, batch_size=600, epochs=20, validation_split=0.5, callbacks=[early_stopping]) 

predicted = model.predict(X_test) 

dataf =  pd.DataFrame(predicted[:200])
dataf.columns = ["predict"]
dataf["input"] = y_test[:200]
dataf.plot(figsize=(15, 5))

plt.show()

jbpb0

2021/04/30 10:34

pythonのコードの一番最初の行のすぐ上に ```python だけの行を追加してくださいまた、pythonのコードの一番最後の行のすぐ下に ``` だけの行を追加してください現状、コードがとても読み辛いです質問にコードを載せる際に上記をやってくれたら、他人がコードを読みやすくなり、コードの実行による現象確認もやりやすくなるので、回答されやすくなります