对不起，标题有歧义，如有改进建议，我将欣然接受。
我想理解我的讲师写的一个LSTM网络。他为了帮助我们理解，给我们设置了几个问题，其中一个问题是把LSTM的一个块去掉，看看对训练结果有什么影响。
问题是当我把第二个块注释掉后，在编译模型后，其中有一行对输出数据做了一个inverse_transform尺度不再起作用，给出了 "Found array with dim 3. Estimator expected <=2"。
谁能帮我理解一下原因吗？"代码在这个链接里。https:/colab.research.google.comdrive1FWku0TIk_9CRukUj7-v29qUYO29jxVEh?usp=分享。
很抱歉注释等不是英文的，但模型的构建是在描述模型的文字（"Architettura del modello di RNN:"）之后的区块中完成的，断裂的一行是模型执行后区块中的最后一行。
我希望这些都是清楚的，如果有更多的信息，请不要犹豫，请问!
这是因为你将3D序列传递给minmaxscaler.它接受2D序列.你要做的是在2D中转换你的预测，然后返回到3D.这可以在一行中完成。
predicted_values = scaler.inverse_transform(predicted_values.reshape(-1,1)).reshape(predicted_values.shape)