batch_size = 64 input_sequence_length = 12 forecast_horizon = 3 multi_horizon = False

这是一个关于机器学习的问题，我可以回答。batch_size = 64 表示每次训练时使用的样本数量为 64，input_sequence_length = 12 表示输入序列的长度为 12，forecast_horizon = 3 表示预测的时间步长为 3，multi_horizon = False 表示只预测一个时间步长。

相关问题

inputs = timeseries_dataset_from_array( np.expand_dims(data_array[:-forecast_horizon], axis=-1), None, sequence_length=input_sequence_length, shuffle=False, batch_size=batch_size, )

这是一个关于数据处理的问题，我可以回答。这是一个使用 timeseries_dataset_from_array 函数从数组中创建时间序列数据集的示例。该函数将数据数组转换为 TensorFlow 数据集，以便进行训练和预测。其中，输入序列的长度为 input_sequence_length，预测的时间步长为 forecast_horizon，batch_size 是批次大小。

下面的函数中的参数各自代表什么意思def create_tf_dataset( data_array: np.ndarray, input_sequence_length: int, forecast_horizon: int, batch_size: int = 128, shuffle=True, multi_horizon=True, ):

这个函数是用来创建 TensorFlow 的数据集的，其中参数的含义如下：

- data_array: np.ndarray，代表输入的数据数组。
- input_sequence_length: int，代表输入序列的长度。
- forecast_horizon: int，代表预测的时间步数。
- batch_size: int，代表每个批次的大小。
- shuffle: bool，代表是否打乱数据集。
- multi_horizon: bool，代表是否使用多个预测时间步数。