我正在尝试使用经过训练的Keras序列模型(GRU)来预测一些新的数据样本,但在创建时间序列生成器时遇到了一些问题。在训练过程中,使用model.predict_generator()预测验证集,它使用由keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator() (li
我用Keras创建了基本的神经网络。利用数据向量和相应的输出数据,即两个元素的向量,成功地对网络进行了训练。它表示一个坐标(x,y)。所以,在数组中,出现了一个数组。问题是,我无法使用训练数据,其中一个输入向量应该对应于多个坐标。实际上,我想要一个坐标向量作为输出,而不需要事先知道坐标的数目。= Sequential()model.add(Dense(10))
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我正在尝试弄清楚如何使用LSTM/GRU构建一个模型,该模型可以预测多对多,但对于每n次(在我的例子中是7次)输入。例如,我的输入数据有一整年每天的时间步长,但我只尝试预测每周结束时的输出,而不是每天。我能找到的唯一信息是这个答案:Many to one and many to many LSTM examples in Keras 它