不用多维输出，就保留LABEL输出

如果只保留LABEL输出，即只需要预测单个时间步的值，可以将输出数据集Y的维度变回原来的二维形式，即将第二维从self.h改为1。同时，为了适应这种情况，可以将X2删掉，只保留X1和Y。修改后的代码如下：

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1
X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m))  # short term dataset
Y  = np.zeros((self.n-s, 1))  # output dataset

for i in range(s, self.n):
    t = i-self.h+1
    X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy()
    Y[i-s]  = self.raw[i].copy()

return X1, Y

相关问题

lstm实现多维输入输出

LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种递归神经网络，其架构能够有效地处理长期依赖关系。在多维输入输出的场景下，我们需要将每个时间步的输入和输出都表示成多维向量。

1. 多维输入

如果输入是多维向量，我们可以将每个维度看作一个特征，将它们排列在一起形成一个输入向量。例如，我们有一个长度为T的时间序列，每个时间步的输入是一个3维向量，那么我们可以将每个时间步的输入表示为一个形状为(T,3)的输入张量。

2. 多维输出

同理，如果输出是多维向量，我们也可以将每个维度看作一个特征，将它们排列在一起形成一个输出向量。例如，我们有一个长度为T的时间序列，每个时间步的输出是一个2维向量，那么我们可以将每个时间步的输出表示为一个形状为(T,2)的输出张量。

3. LSTM模型

在构建LSTM模型时，我们需要考虑以下几点：

- 输入的维度：根据上述方法，我们可以将每个时间步的输入表示为一个形状为(T,特征数)的输入张量。
- 输出的维度：根据上述方法，我们可以将每个时间步的输出表示为一个形状为(T,特征数)的输出张量。
- LSTM层的参数设置：我们需要确定LSTM层的隐藏状态维度和输出维度，通常需要进行调参。
- 模型编译和训练：根据具体问题和数据集的特点，选择合适的损失函数、优化器和训练方法进行模型编译和训练。

示例代码：

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

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(T, 特征数)))
model.add(Dense(特征数, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, Y_test))

其中，X_train和Y_train分别表示训练集的输入和输出数据，X_test和Y_test分别表示测试集的输入和输出数据。在训练过程中，我们可以使用validation_data参数进行验证集的评估。

keras lstm多维输入输出案例

Keras LSTM是一种常用于处理多维输入输出的深度学习模型。在多维输入输出案例中，我们通常需要处理具有多个时间步和多个特征的数据。

首先，我们需要定义一个LSTM模型。我们可以使用Keras的Sequential模型，并添加一个或多个LSTM层作为模型的主体。对于多维输入，我们需要确保输入数据的形状正确，它应该是一个三维数组，即（样本数，时间步长，特征数）。

例如，如果我们有一个样本数为100，时间步长为10，特征数为5的数据集，我们可以使用以下代码来定义LSTM模型：

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

model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 5)))
model.add(Dense(1))

在上面的代码中，我们定义了一个包含32个LSTM单元的LSTM层，输入数据的形状为（10，5）。我们还添加了一个全连接层作为模型的输出层。

接下来，我们需要编译模型，并选择适当的损失函数和优化器。根据具体问题的特点，我们可以选择不同的损失函数，如平均绝对误差或均方误差，并选择合适的优化器，如随机梯度下降或Adam。

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

然后，我们可以使用训练数据来训练模型。训练数据应该是一个三维数组，具有相同的形状（样本数，时间步长，特征数）。我们可以使用`fit()`函数来进行训练。

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

在上面的代码中，`X_train`是训练数据的输入（多维数组），`y_train`是训练数据的输出，`epochs`表示训练的轮数，`batch_size`表示每个批次的样本数。

最后，我们可以使用训练好的模型对新数据进行预测。预测数据的形状应该与训练数据的形状相同。我们可以使用`predict()`函数来获取模型的预测结果。

y_pred = model.predict(X_test)

上述就是使用Keras LSTM处理多维输入输出案例的基本流程。通过适当的数据预处理、模型定义和训练，我们可以构建一个强大的深度学习模型来解决多维输入输出问题。