是否向TimeseriesGenerator添加时间延迟？

TimeseriesGenerator是Keras库中的一个工具，用于生成时间序列数据的样本。它可以根据给定的时间窗口大小和步长，将时间序列数据转换为可以用于训练的样本。在使用TimeseriesGenerator时，是否向其添加时间延迟取决于具体情况。

如果你的时间序列数据本身包含时间延迟的信息，并且你希望模型能够学习到这些延迟信息，那么可以向TimeseriesGenerator添加时间延迟。通过调整生成样本的参数，如时间窗口大小和步长，你可以控制模型能够观察到的时间延迟范围。

然而，在某些情况下，时间序列数据可能没有明显的时间延迟信息，或者你希望模型能够忽略这些延迟信息。在这种情况下，将时间延迟添加到TimeseriesGenerator可能并不合适，因为它可能会引入不必要的噪音或复杂性。

总之，向TimeseriesGenerator添加时间延迟与具体问题和数据有关。在使用之前，建议先仔细分析你的时间序列数据，并根据实际情况决定是否添加时间延迟。

在腾讯云的产品生态中，与时间序列数据相关的产品包括腾讯云TSDB（时序数据库）和腾讯云SCF（云函数）。TSDB是一种高性能、稳定可靠的时序数据存储与分析数据库，适用于大规模的时序数据采集、存储和查询场景。你可以通过腾讯云TSDB来处理和存储时间序列数据。而腾讯云SCF是一种事件驱动、无服务器的计算服务，可以实现自动触发的计算，适用于处理实时数据和事件驱动的场景。你可以通过腾讯云SCF来执行与时间序列相关的计算任务。

腾讯云TSDB产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tsdb 腾讯云SCF产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/scf