我的模型定义如下 ： def _slice_multi(self): s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n - num_time_steps+1): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for j in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:] return X1, X2, Y 如何修改Y的定义

根据你提供的代码，如果你要将模型的输出形状改为 (155, 5, 23)，可以将 Y 的定义修改为：

num_time_steps = 5
Y = np.zeros((self.n - s - num_time_steps + 1, num_time_steps, self.m))
for j in range(s + num_time_steps - 1, self.n):
    Y[j - s - num_time_steps + 1] = self.raw[j - num_time_steps + 1:j + 1].copy()

这样，Y 的形状就变成了 (155, 5, 23)，其中 155 是样本数量，5 是预测步数，23 是每个时间步的特征数量。

需要注意的是，在修改模型的输出层时，也需要将输出形状变为 (155, 5, 23)，以便与目标数据的形状对齐。同时，修改损失函数时也需要考虑到多步预测的情况。您可以使用 Tensorflow 提供的 MSE 损失函数，或者自己定义一个新的损失函数，以适应多步预测的形状。