帮我用python写一个用TCN进行多输入单输出预测自己CSV数据集的代码

好的，以下是一个使用TCN进行多输入单输出预测的代码示例，假设有两个输入特征，输出特征为第一个输入的平均值：

import pandas as pd
import numpy as np
from tcn import TCN
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 定义输入和输出
input1 = Input(shape=(None, 1))
input2 = Input(shape=(None, 1))
output = Dense(1)(TCN()(input1))

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 准备数据
X1 = np.expand_dims(data['input_feature_1'].values, axis=-1)
X2 = np.expand_dims(data['input_feature_2'].values, axis=-1)
Y = np.expand_dims(data['input_feature_1'].rolling(window=10).mean().values, axis=-1)[9:]

# 训练模型
model.fit([X1, X2], Y, epochs=100, batch_size=16)

# 预测结果
X1_test = np.expand_dims(data['input_feature_1'].values[-10:], axis=-1)
X2_test = np.expand_dims(data['input_feature_2'].values[-10:], axis=-1)
Y_pred = model.predict([X1_test, X2_test])
print(Y_pred)

注意，这里使用了TCN模型和Keras库，需要提前安装。另外，这个代码示例只是一个简单的多输入单输出预测，如果你的数据有其他特点，可能需要进行适当的修改。