lstm网络模型训练好之后如何输出 python

训练好的 LSTM 模型可以通过 Python 中的 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架来进行输出。

下面是一个简单的示例代码：

from keras.models import load_model
import numpy as np

# 加载训练好的模型
model = load_model('path/to/your/model.h5')

# 准备输入数据
input_data = np.random.random((1, 10, 20)) # 1 表示输入的样本数量，10 表示序列长度，20 表示每个时间步的特征数量

# 使用训练好的模型进行预测
output_data = model.predict(input_data)

# 输出预测结果
print(output_data)

以上代码中，`load_model` 函数用于加载训练好的模型，`np.random.random` 函数用于生成随机的输入数据，`model.predict` 函数用于使用模型进行预测，`print` 函数用于输出预测结果。需要注意的是，输入数据的形状需要与训练时的输入数据形状一致，否则会出现错误。