解决 TensorFlow SimpleRNN 层输入维度不匹配错误

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=train_dataset.shape[-2:]),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(64,activation='tanh'),
    tf.keras.layers.Dense(32,activation='tanh'),
    tf.keras.layers.Dense(64,activation='leaky_relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32,activation='leaky_relu'),
    tf.keras.layers.Dense(16,activation='tanh'),
    tf.keras.layers.Dense(3,activation='linear')
])

上述代码报错 ValueError: Input 0 of layer simple_rnn_1 is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 233180) 该怎么修改代码内容：根据报错信息，可以看出 SimpleRNN 层期望输入的维度是 3，但是当前输入的维度是 2。这是因为在 Flatten 层之后，没有添加一个维度的层来匹配 SimpleRNN 层的输入要求。

解决方法是在 Flatten 层之后添加一个 Reshape 层来改变输入的维度。修改后的代码如下：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=train_dataset.shape[-2:]),
    tf.keras.layers.Reshape((train_dataset.shape[-2], 1)),
    tf.keras.layers.SimpleRNN(64, activation='tanh'),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='tanh'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='leaky_relu'),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='leaky_relu'),
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='tanh'),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='linear')
])

在这个修改后的代码中，通过添加一个 Reshape 层来将输入的维度从 (233180,) 改变为 (233180, 1)，然后再传递给 SimpleRNN 层。