lstm神经网络python代码

下面是一个使用LSTM神经网络的简单示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 输入数据
data = [[i for i in range(100)]]
data = np.array(data, dtype=float)
target = [[i for i in range(1, 101)]]
target = np.array(target, dtype=float)

# 数据预处理，将数据变为 (samples, time steps, features) 的形状
data = data.reshape((1, 1, 100))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 100)))
model.add(Dense(100))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=2)

# 预测结果
result = model.predict(data, verbose=0)
print(result)

这段代码使用Keras库构建了一个简单的LSTM神经网络模型。模型接受一个长度为100的输入序列，并输出一个长度为100的预测序列。模型使用均方误差作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。在训练过程中，模型通过迭代1000次来拟合输入和目标数据。最后，使用训练好的模型对输入数据进行预测，并打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行更复杂的网络结构设计和超参数调整。