输入是一个时间序列数据，只有一个输出标签，应该选择哪个深度学习模型

对于只有一个输出标签的时间序列数据，可以虑使用一些适合处理序列数据的深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）。这些模型能够捕捉到时间序列数据中的时序信息，并且在处理长期依赖关系方面表现较好。

RNN 是一种递归式神经网络，通过将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入，从而建立起对时间序列数据的建模能力。然而，传统的 RNN 存在梯度消失或梯度爆炸的问题，导致难以处理长期依赖关系。为了解决这个问题，LSTM 模型被提出，通过引入门控机制来有效地捕捉和记忆长期依赖关系。

除了 RNN 和 LSTM，还可以考虑一些变种模型，如门控循环单元（GRU）和Transformer。GRU 是 LSTM 的简化版本，具有更少的门控单元，可以在一定程度上减少模型复杂度。而 Transformer 是一种基于自注意力机制的模型，能够并行处理序列数据，适用于较长的序列输入。

选择合适的深度学习模型还需要考虑数据规模、任务要求和实际场景。在实际应用中，可以尝试不同的模型，并进行实验和比较，选择在准确度和效率上都表现良好的模型。