把独热编码结果进行LSTM模型序列预测的代码

以下是将独热编码结果进行LSTM模型序列预测的代码：

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

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(seq_length, num_classes)))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=20)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果转换为标签
y_pred_labels = np.argmax(y_pred, axis=1)
y_test_labels = np.argmax(y_test, axis=1)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred_labels == y_test_labels)
print('Accuracy: %f' % accuracy)

其中，`seq_length`表示序列长度，`num_classes`表示标签个数。`X_train`和`y_train`为训练集，`X_test`和`y_test`为测试集，均为独热编码后的数据。训练过程中使用了Adam优化算法和交叉熵损失函数。预测时使用`argmax`函数将预测结果转换为标签，最后计算准确率。