lstm多输入单输出python

LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，它在处理序列数据时表现出色。在Python中，你可以使用Keras库来实现LSTM模型。下面是一个用于多输入单输出的LSTM模型的示例代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=units, activation='relu', input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(units=output_dim))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size)

# 测试模型
y_pred = model.predict(X_test)

在上面的代码中，你需要自行定义以下变量：
- `units`：LSTM层的神经元数量
- `timesteps`：输入序列的时间步数
- `input_dim`：每个时间步的输入维度
- `output_dim`：输出的维度
- `X_train`和`y_train`：训练数据，其中`X_train`是一个三维数组，形状为`(样本数量, 时间步数, 输入维度)`，`y_train`是一个二维数组，形状为`(样本数量, 输出维度)`
- `X_test`：测试数据，形状与`X_train`相同

请注意，上述代码仅提供了LSTM模型的基本结构，你可能需要根据具体情况进行调整和扩展。