使用tensorflow写一个lstm对死亡率进行预测需要什么样的数据

要使用TensorFlow实现LSTM对死亡率进行预测，需要有以下类型的数据：

1. 时间序列数据：死亡率是按时间顺序记录的数据，因此需要有时间序列数据。

2. 浮点数数据：LSTM模型需要的数据类型是浮点数，所以需要将死亡率数据转换为浮点数格式。

3. 归一化数据：为了提高模型的训练效果，需要对数据进行归一化处理。可以使用MinMaxScaler方法将数据归一化到0到1之间。

4. 分割数据集：需要将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练和测试。

5. 构建时间序列数据：需要将时间序列数据划分为输入和输出，采用滑动窗口的技术将一系列时间步骤划分为输入和输出。

6. 转换为张量：LSTM模型需要的输入数据类型是张量，因此需要将输入数据转换为张量格式。

7. 标签数据：需要有对应的标签数据，即每个输入样本对应的输出值，用于模型的训练和测试。

在获得这些数据之后，就可以使用TensorFlow实现LSTM对死亡率进行预测了。