用于LSTM预测的 数据集怎么从HDFS调出来

要从HDFS中调用LSTM预测所需的数据集，可以使用Hadoop命令行工具或者编写Hadoop MapReduce程序来完成。

如果使用Hadoop命令行工具，可以使用以下命令将数据集从HDFS中复制到本地文件系统：

hadoop fs -get <hdfs_path> <local_path>

其中，`<hdfs_path>`是数据集在HDFS中的路径，`<local_path>`是将数据集复制到本地文件系统中的路径。

如果要将数据集加载到LSTM模型中进行预测，可以使用Python中的Pandas和Numpy库进行数据处理和转换。首先，需要将数据集加载到Pandas的DataFrame对象中，然后将其转换为Numpy的数组对象，供LSTM模型使用。

以下是一个简单的示例代码，演示如何从HDFS中加载数据集并将其转换为LSTM模型所需的格式：

import pandas as pd
import numpy as np

# 从HDFS中加载数据集
data = pd.read_csv("hdfs://<namenode>:<port>/<hdfs_path>")

# 将数据集转换为Numpy数组
dataset = np.array(data)

# 对数据集进行预处理和转换，例如标准化、归一化等
# ...

# 将数据集分为训练集和测试集
# ...

# 构建LSTM模型并进行训练和预测
# ...

需要注意的是，在进行HDFS操作时，需要指定正确的`<namenode>`和`<port>`。此外，还需要确保Hadoop集群和Python环境的配置正确无误。