用CNN预测时序数据 tensorflow代码

以下是使用 CNN 对时序数据进行预测的 TensorFlow 代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
def cnn_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        # 卷积层
        tf.keras.layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 1)),
        # 池化层
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
        # 多个卷积层和池化层
        tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
        tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
        # 展平层
        tf.keras.layers.Flatten(),
        # 全连接层
        tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'),
        # 输出层
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])
    return model

# 加载数据
x_train = # 训练数据
y_train = # 训练标签
x_test = # 测试数据
y_test = # 测试标签

# 构建模型
model = cnn_model()

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

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_mae = model.evaluate(x_test, y_test)

# 进行预测
predictions = model.predict(x_test)

在上述代码中，`cnn_model()` 函数定义了 CNN 模型的结构，包括卷积层、池化层、全连接层和输出层等。使用 `model.compile()` 函数编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。使用 `model.fit()` 函数对模型进行训练，指定训练数据、训练标签、迭代次数和验证集等参数。使用 `model.evaluate()` 函数评估模型的表现，使用 `model.predict()` 函数对测试集进行预测并输出预测结果。