本人在使用Keras框架编写RNN中LSTM网络时，遇到以下一个棘手问题：
本人上网查了好多资料，发现，大致分为这几种情况：
- 输入到模型里的数据没严格转换成 np.arry()形式，
- 矩阵没对齐，个别行成员数量与其他不一致，不如0的缺省等。
- 数据dtype不对或者说不一致，应该统一成 np.float64, int或者其他。
这里重点讲第一种，也是我遇到的!
这里要求是彻底的转换，不含嵌套，比如arry([[list([12.0, 25.0, 32.0, 47.0, 54.0, 66.0]), list([20.0, 21.0, 36.0, 41.0, 53.0, 69.0])]), 这种情况不彻底，会继续报错。
应该转换成：arry([[12.0, 25.0, 32.0, 47.0, 54.0, 66.0], [20.0, 21.0, 36.0, 41.0, 53.0, 69.0]].
换句话说，arry里面的应该只有一种且只能有一个容器类型，arry([[list([12.0, 25.0, 32.0, 47.0, 54.0, 66.0]), list([20.0, 21.0, 36.0, 41.0, 53.0, 69.0])])虽然内部是一种list容器，是一维的，但有两个，他们相当于独立的； 而arry([[12.0, 25.0, 32.0, 47.0, 54.0, 66.0], [20.0, 21.0, 36.0, 41.0, 53.0, 69.0]]显然内部只有一个list容器，是二维的。