RNN输出有两个y的预测代码

以下是一个 RNN 输出有两个 y 的预测代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入数据形状和时间步长
batch_size = 32
time_steps = 10
input_dim = 8

# 定义 RNN 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(units=32, input_shape=(time_steps, input_dim), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(2)
])

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

# 生成随机输入数据和输出数据
x = tf.random.normal((batch_size, time_steps, input_dim))
y1 = tf.random.normal((batch_size, time_steps, 1))
y2 = tf.random.normal((batch_size, time_steps, 1))
y = tf.concat([y1, y2], axis=-1)

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=10)

# 预测模型
y_pred = model.predict(x)

# 分别获取预测结果中的两个 y
y1_pred = y_pred[:, :, 0]
y2_pred = y_pred[:, :, 1]

在这个示例中，我们定义了一个包含一个 `tf.keras.layers.SimpleRNN` 层和一个输出为两个 y 的全连接层的模型。我们将 `return_sequences` 参数设置为 `True`，以便在每个时间步长都输出一个 y。我们使用 `tf.concat` 函数将两个 y 合并成一个张量作为模型的输出，然后训练模型并进行预测。最后，我们从预测结果中分别获取两个 y。

需要注意的是，在训练模型时，我们使用一个形状为 `(batch_size, time_steps, 2)` 的张量作为输出，其中最后一个维度包含两个 y。在预测模型时，我们获取形状为 `(batch_size, time_steps)` 的两个张量，分别对应于预测结果中的两个 y。