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。

相关问题

请看看这个数据定义Y是指向当前还是后面 ： def _slice_multi(self): # self.n 是数据集总行数 # self.m 是列 s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 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() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

根据代码中的定义，`Y`是当前时刻的输出，即它记录的是时间序列当前时刻的取值。可以看出，`Y`的取值是从`self.raw`中复制而来的，`self.raw`记录的是原始时间序列的取值，因此`Y`记录的就是原始时间序列当前时刻的取值。

需要注意的是，`Y`的定义是与具体的模型和任务相关的，不同的模型和任务可能会有不同的输出定义。因此，在具体应用时，需要结合具体的模型和任务来进行判断。

请修改输出，一个是LABEL输出，一个是特征输出 ： def _slice_multi(self): # self.n 是数据集总行数 # self.m 是列 s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 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() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

修改后的函数输出为：

def _slice_multi(self):
    # self.n 是数据集总行数
    # self.m 是列
    s = self.ps * self.skip + self.Ck - 1 + self.h - 1
    X1 = np.zeros((self.n - s, self.w, self.m))  # 短期数据集
    X2 = np.zeros((self.n - s, self.ps * self.Ck, self.m))  # 长期数据集
    Y = np.zeros((self.n - s, self.m))  # 输出数据集
    for i in range(s, self.n):
        t = i - self.h + 1
        X1[i - s] = self.raw[t - self.w:t].copy()
        idx = []
        for k in range(self.ps):
            # 执行self.ps次，每次间隔self.skip长，取self.Ck=6， total = self.ps * self.Ck
            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()
        Y[i - s] = self.raw[i].copy()
    # 返回特征和标签
    return {'X1': X1, 'X2': X2}, Y

修改后的函数输出了两个变量，一个是包含特征 X1 和 X2 的字典，另一个是标签 Y。这样的修改使得函数输出更加清晰，方便后续的使用。