Keras中的预测流输出
抢
我在Keras中有一个LSTM，正在接受培训以预测时间序列数据。我希望网络在每个时间步上输出预测，因为它将每15秒接收一次新输入。因此，我正在苦苦挣扎的是正确的训练方法，以便它在接收到x_0，x_1，...，x_t作为输入流的同时，将h_0，h_1，...，h_t作为恒定流输出。 。有最佳做法吗？
尼莫
您可以通过设置在LSTM层中启用状态性stateful=True。这将改变该层的行为，使其始终使用该层的上一次调用的状态，而不是为每个层重置它的状态layer.call(x)。
例如，具有32个单位的LSTM层，批处理大小为1，序列长度为64，特征长度为10：
LSTM(32, stateful=True, batch_input_shape=(1,64,10))
通过此连续调用，predict将使用以前的状态。
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