我尝试将stateful=True设置为训练我的LSTM模型，它起作用了。但是我必须将我的输入重塑为我为第一层设置的相同形状，这对于有状态RNN来说是必须的，否则我将得到一个错误: InvalidArgumentError: Invalid input_h batch_size我</e
浏览 17提问于2019-11-11得票数 5
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当使用Keras对时间序列数据进行预测时，当我试图使用批处理大小为50来训练模型时，就会出现错误，然后尝试使用批处理大小1(即只是预测下一个值)对同一模型进行预测。为什么我不能一次训练和匹配多个批次的模型，然后使用该模型来预测除相同批次大小
浏览 5提问于2017-04-30得票数 34
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数据集特性：
数据集目标：
与大多数时间序列预测问题不同的是，我希望在每个时间步骤中预测输入功能的全部时间序列的响应，而不是预测时间序列的后续值(例如金融时间序列预测)。=batch=batch_size, verbose=2, shuffle=False)
不幸的是，我没有得到准确的预测结果，甚至对于训练<
浏览 2提问于2018-02-22得票数 8
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然而，，当我预测我一次预测一个字符时，。关于如何使用该模型进行拟合和预测，请参见下面的内容： model.fit(x,y, batch_size=128, epochs=1)
所以问题是，在我预测
浏览 5提问于2017-08-09得票数 1
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将不同的Keras模型合并为一个
、、、、
我正在尝试使用LSTM预测时间序列。为了减少方差，我尝试使用3个模型进行预测，并取3个模型的平均值，这给了我更好的结果。经过训练和验证后，我现在想保存我的模型以用于未来的预测。但是，由于我有3个不同的模型
浏览 11提问于2019-04-25得票数 1
在keras中，model.fit和model.predict都有一个batch_size参数。我的理解是，model.fit中的批处理大小与批处理优化有关，batch_size在model_predict中的物理意义是什么？是否需要与model.fit使用的值相等？
浏览 1提问于2018-03-14得票数 11
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当查看Tensorflow的时，对于初始状态的构造有一个问题。在图形的构建时，我们将图形限制为只处理一个批次大小的输入。这对我来说是个问题，因为我希望能够在一个例子中获得提要，并得到对单个示例的预测。代码中限制这一点的部分是：
initial_state = state = tf.zeros([batch_size, lstm.
浏览 1提问于2017-04-03得票数 0
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我目前正在建立一个LSTM模型，用PyTorch来预测时间序列数据。我使用了延迟特性来通过前面的n步作为输入来训练网络。我将数据分成三组，即训练-验证-测试分割，并使用前两组来训练模型。我的验证函数从验证数据集中获取数据，并通过使用DataLoaders和TensorDataset类将其传递给LSTM模
浏览 2提问于2021-02-04得票数 2
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为了训练网络，我指定了一个数组X of shape (900, 100, 1)，其中有900个长度为100的序列，以及一个形状(900, 1)的数组y。启用状态可能是实现纯在线实现的方法，但在Keras中，这需要在培训和测试中使用一致的batch_input_shape，这对我在小型批处理上的培训和在线测试的意图是行不通的。还是有办法让我
浏览 1提问于2016-07-11得票数 15
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但是，当模型处于无状态状态时，我无法尽可能灵活地增加或更改batch_size。对于更大的数据集，模型似乎永远都在训练，因为这里的batch_size只有1，而且我们知道，我们不能随意地为stateful LSTM设置任何batch_size值，因为它需要是一个可除的因素。我已经浏览了一些博客，其中描述了通过<
浏览 0提问于2018-06-08得票数 13
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资料来源
还有其他的线程，比如和，它们并没有完全解释我要找的东西。使用这些库的一个缺点是，必须预先定义数据的形状和大小，并且不
浏览 1提问于2018-01-28得票数 38
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我目前正在建立一个LSTM模型，用PyTorch来预测时间序列数据。我使用了延迟特性来通过前面的n步作为输入来训练网络。我将数据分成三组，即训练-验证-测试分割，并使用前两组来训练模型。我的验证函数从验证数据集中获取数据，并通过使用DataLoaders和TensorDataset类将其传递给LSTM模
浏览 0提问于2021-02-04得票数 1
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我试图在先前观察的基础上建立一个预测商品价格走势的模型。模型应该学习常见的技术分析模式，例如头和肩。因此，我认为我应该使用一个有状态的LSTM，以便它能够保持一个长期的状态来跟踪技术分析模式。另一方面，由于数据集每天更新，即增加新的观测，我需要模型不断学习和
浏览 0提问于2020-01-18得票数 1
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我从事keras和LSTM的工作已经有一段时间了，但仍然是相当新的。
我面临着一个问题，每次使用keras LSTM进行训练和预测时，我都需要重新启动Jupyter Notebook。当我需要使用相同的LSTM模型设置，使用不同的数据集循环多个预测<
浏览 15提问于2020-02-03得票数 0
我正在尝试做非常简单的学习，以便我能够更好地理解PyTorch和LSTM的工作原理。为此，我试图学习一个从输入张量到输出张量(相同形状)的映射，这个映射值是值的两倍。为此，我有一个dataloader def __init__(self, corrupted_path, train_set=Falsenum_layers=2)
浏览 3提问于2020-02-12得票数 4
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我使用LSTM和Keras构建了一个简单的时间序列预测模型，其工作原理如下:假设我有过去10个时间段的数据(标准化并准备进行训练)，该模型预测前两个时间段的值。]
model.add(
浏览 2提问于2017-09-14得票数 1
该模型的第一层是LSTM。，这是一个长度为3的向量，映射到一个实数)
该模型的input_length为1，input_dim为3。请注意，第一个和最后一个是相同的，并且具有相同的输出(0.23589483)。因此，我的假设是，在Keras处理样本(在本例中是一个3-D向量序列)之后，它会重置模型的记忆。以input_length 3和input
浏览 1提问于2016-08-29得票数 8
我想详述一下什么时候重置状态的问题。假设我训练了这样一个有状态的模型： model.fit(X_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, shuffle接下来，我想对测试集进行评估，并得到一个预测数组。, batch_size=1)
我
浏览 3提问于2017-10-02得票数 1
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我用keras来预测LSTM的时间序列，我意识到我们可以用没有我们训练的时间步长相同的数据来预测。Sequentialfrom keras.layers import LSTMnp.random.rand(10,3,2) #Here timestep is 3
Ytr
浏览 5提问于2017-04-11得票数 0
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