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我想要做的是向我的LSTM模型输入一个数字列表，并让我的LSTM模型输出它自己的数字列表。] [62.500393]
[62.500393]] 这就是为什么在for循环中，我只是将列表中第一个列表的值作为预测。简单地说，我有一个接受数字列表的程序，我想让LSTM模型输出一个从种子64开始的预测数字列表。我遇到的问题是
浏览 70提问于2021-03-16得票数 5
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脚本执行以下任务-
informationpredict 基于用户输入(股票代码、开始日期、结束日期等)获取股票价格信息建立并训练了一个关于股票价格的模型:下一个预测价格和相关的RMSE (均方误差)将输出和用户输入一起写入但是，每次使用相同的数据和用户输入执行脚本(2)和(3)时，都会得到不同的预测值。我明白，这些都是预测，即使所有因素保持相同，预测值也会有所不同。例如，如果tr
浏览 4提问于2020-05-15得票数 0
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不久前，我开始研究Tensorflow，并发现了使用LSTM进行时间序列预测的问题。有许多简单和详细的例子与工作代码。但是，在这些示例中，是根据目标值的前一个值对未来进行预测的。例如，在电力使用任务中，我可以添加天气预报，以更正LSTM预报。但我不明白如何做到这一点，因为我正在训练N*M矩阵的模型，其中N是时间序列的数目，K是我的预测因子
浏览 10提问于2022-01-12得票数 0
我正在学习TensorFlow和LSTM，当我训练它返回一个值时，我想知道为什么我的预测输出有多个值。我的目标是在使用数组进行情感分析训练之后，获得0到1之间的单个值。培训输入数据如下：所有输入数组的长度与0填充的长度相同。model.add(Dense(1, activa
浏览 1提问于2018-12-30得票数 0
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我正在尝试学习LSTM细胞。我已经阅读了一些文章，现在正在尝试使用tensorflow编写自己的代码。一切都很好。每次我运行模型时，我都会得到非常不同的预测。我理解，因为这个模型非常基础(试图仅使用收盘价来预测股票价格)，这是意料之中的。此外，我相信在后台tensorflow使用一些随机化过程来初始化变量。
浏览 13提问于2019-08-15得票数 0
我想构建一个会话模型，它可以使用TensorFlow LSTM使用前面的句子来预测句子。TensorFlow教程中提供的示例可用于预测句子中的下一个单词。lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)state = tf.zeros([batch_sizeoutput, state = lstm</em
浏览 2提问于2016-02-12得票数 2
我正在尝试做一个时间序列预测，培训正在顺利进行，，但是通过相同的数据集来预测函数，我得到了以下错误。sequential/lstm/TensorArrayUnstack/TensorListFromTensor :从形状为32，1节点的张量中指定形状为1,1的列表] Op:__inference_predict_function_55827函数调用堆栈: predict_function
我使用的是Statefull，<e
浏览 1提问于2021-05-10得票数 0
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我一直试图了解如何使用Keras建立用于多变量时间序列预测的LSTM模型，但我仍然不确定如何以正确的形状表示数据。Temperature and humidity.我想做的事：
考虑到星期一一个城市新的一周的记录，我想预测那个城市剩下的6天的温度和湿度。多变量时间序列的</e
浏览 0提问于2019-02-07得票数 1
任务预测\vec y = [x_{t=1}, x_{t=2}]问题
值得尝试这种架构吗？(我认为画这幅画比编码要花更多的时间.)与典型的seq2seq不同的是，在译码器中，第二步的输入不是前一步的输出。解码器中两个时
浏览 0提问于2018-12-12得票数 5
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TF具有允许用户在代码中的任何位置访问tf.Variable()的tf.variable_scope()。基本上，TF中的每个变量都是一个全局变量。更具体地说，我是否可以创建一个新的类对象，假设lstm_cell_2 (用于预测)在lstm_cell_1 (在训练期间使用)中使用相同的权重和偏差。
我正在构建一个RNN来进行语言建模。我现在要做的是返回lstm_cell_1，然后将它传递给预
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
我想训练LSTM自动编码器。我有N个观察值，有两个特征，其中一个是连续的，另一个是二进制的:我想通过线性+ MAE损失预测连续，通过sigmoid + BCE损失预测二进制。在预处理阶段，我创建了序列，作为3个观测值的滑动窗口。这就是模型的样子print(input_ae.shape)
LSTM
浏览 0提问于2020-05-25得票数 0
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我最近开始学习TensorFlow。我学习了关于的教程，并决定进一步研究RNN / LSTM模型。本教程解释了如何使用和绘制模型，但我也想尝试将输出值转换为“真实”值。如何从测试数据集中提取预测值并将其转换为温度？
浏览 8提问于2022-03-07得票数 0
作为一个简单的例子，参考下面的代码，我有点理解LSTM(1)“为输入序列输出一个具有3个时间步长的隐藏状态”，LSTM(1, return_sequences=True)“返回一个3个值的序列，每个输入时间步长一个隐藏状态输出然而，我对此的理解是，根据递归网络的功能，LSTM(1)的单个输出与每个时间步长相关，这意味着LSTM(1, return_sequences=True)的最
浏览 14提问于2021-02-17得票数 0
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我正在做我的第一步学习TF和有一些困难的训练RNN。
我的玩具问题是这样的:一个两层的LSTM +密集层网络被输入原始音频数据，并且应该测试声音中是否存在一定的频率。我已经在Keras上完成了这个任务，并看到了类似的TFLearn解决方案，但我希望以一种相对高效的方式在裸Tensorflow上实现这一点。在训练期间，我用(BATCH_SIZE，SEQUENCE_LEN,1)批给它，看起来损失是正确的，但是我不知道如何
浏览 1提问于2016-10-08得票数 1
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然而，即使对于最简单的问题，我也发现Keras无法收敛，而在Tensorflow中实现相同的问题则提供了稳定的结果。我不愿意仅仅切换到Tensorflow，而不理解为什么Keras总是在我尝试的任何问题上出现分歧。
蓝线是一个网络输入序列，红色虚线是一个期望输出。(data_generation，training)是完全相同的。库和示例
浏览 2提问于2017-10-25得票数 3
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我现在有一个定制的LSTM模型，我使用.h5 ()将其保存为一个文件。在tensorflow图构造过程中，我使用load_model()加载这个模型，并希望使用LSTM模型的预测输出(因此我需要以张量的形式)来构造图的一部分。我已经为tensorflow图和keras后端图建立了相同的会话，但是我很难将输出连接到tensorflow代码图中。使用标准的predic
浏览 1提问于2019-01-01得票数 0
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在Tensorflow教程中，我正在实验LSTM时间序列由于这里的任务比以前的任务要复杂一些，所以模型现在由两个LSTM层组成。最后，由于72个预测，致密层输出72个预测。我们如何知道一个问题需要多少层(在这里，2层)？然后，从实现的角度，使用Python库，
multi_step_model
浏览 0提问于2019-12-25得票数 2
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具有缺失值的多变量LSTM
、、、、
我正在使用LSTM解决一个时间序列预测问题。输入包含几个特征，所以我使用多变量LSTM。问题是有一些缺失值，例如： 4 nan 7 7而不是插入缺失值，这可能会在结果中引入偏差，因为有时在同一特性上有很多连续的时间戳缺少值，我想知道是否有一种方法可以让LSTM
浏览 0提问于2018-09-30得票数 34
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我想使用历史数据(2021.01~2021.08)和天气数据来预测每小时的使用情况。我想用过去3天(72小时)的数据预测未来24小时的使用率 列车数据为2021.01.31~2021.07.31，试验数据为2021.08.01~2021.08.31。下面是我的代码： final_x_train.shape : (49393, 72, 276)final_x_test.shape)
adam = tf.keras.op
浏览 47提问于2021-11-17得票数 1
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