输出形态已经改为 (155, 48, 23) (155, 60, 23) (155, 5) ,代入Y时还是出错
时间: 2023-09-08 07:07:30 浏览: 38
根据你提供的信息,我猜测你的模型是一个多输入多输出的模型,其中 testX1 和 testX2 是模型的输入,testY 是模型的输出。这种情况下,如果你要进行多步预测,需要对模型的输出进行修改。具体来说,你需要将模型的输出形状变为 (batch_size, horizon, num_outputs),其中 horizon 是预测的步数,num_outputs 是模型的输出数量。
假设你要进行 5 步预测,且模型的输出数量为 1,你可以按照以下方式修改模型的输出层:
```
from tensorflow.keras.layers import Reshape, Permute
...
num_outputs = 1
horizon = 5
output = Dense(num_outputs * horizon)(x)
output = Reshape((horizon, num_outputs))(output)
output = Permute((2, 1))(output)
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
```
注意,这里使用了 Reshape 和 Permute 层,将模型的输出形状从 (batch_size, num_outputs * horizon) 转换为 (batch_size, horizon, num_outputs)。这样,你就可以在多步预测时使用模型进行预测了。
同时,还需要修改损失函数,使其能够处理多步预测的形状。你可以使用 Tensorflow 提供的 MSE 损失函数,或者自己定义一个新的损失函数。
另外,多步预测的结果需要和目标数据的形状对齐,即 (batch_size, horizon, num_outputs)。你需要在训练和预测时都注意这一点。
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