我试图做一个CNN分类EEG。我的数据集由4320个观察。每个观测是1440列的平坦矢量。它是由180ms的$ \左8电极信号的（8 * 180 = 1440 \右）$。
我想用一维卷积神经网络this article，它解释了如何使用Keras进行一维CNN的蟒蛇。但我想它使用R.做
我现在面临一个问题，当我要重塑我的信号。我想我需要对数据集从重塑4320 * 1440 4320 * 180 * 8，但我不知道如何去实现它。我试过功能x <- k_reshape(train.x, c(180,8))，但我得到了以下错误：
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
TypeError: Failed to convert object of type <type 'dict'> to Tensor. Contents: {'C4_086': 31.419, etc...
任何想法 ？