如何让他们在最初的时候时序匹配，不采用缓存

要让时序匹配，可以使用一些基于Attention机制的模型，如Transformer等。这些模型可以直接在输入序列上进行操作，不需要使用缓存。在输入序列中，每个位置的词向量都会与其他位置的词向量进行交互，以捕捉它们之间的关系和依赖。通过这种方式，模型可以在不使用缓存的情况下有效地进行时序匹配。当然，这些模型也可以使用缓存来加速计算，但这不是必需的。

相关问题

altera 在生时钟时序不相约束

Altera是一种可编程逻辑器件，它在设计电路时不受生命时钟时序所限制。在传统的电路设计中，时钟信号用来同步电路中的各个元件，以确保它们在正确的时间执行。可以说，时钟信号是电路设计的基础，主导整个电路的工作节奏。

然而，在Altera的设计中，时钟信号没有被用作主导节奏的信号。这是因为在Altera中，时钟信号仅用于触发某个操作或是启动某个运算，而不是用来同步整个电路。因此，Altera不仅可以在任意时钟单元进行逆序、逆时序等操作，还可以在数据通路中插入时钟插入单元，这样可以更灵活地设计电路。同时，由于没有受时序的约束，Altera可以实现更高的频率。

总的来说，Altera是一种在设计电路方面更为灵活、更为高效的逻辑器件。它不受生命时钟时序的约束，可以更加自由地进行设计，提高了设计效率，同时也能实现更高的频率。

如何在keras中采用TCN解决时序预测问题？

感谢您的提问。关于在Keras中采用TCN解决时序预测问题，您可以参考以下步骤：

1.导入所需的库，包括keras，numpy和tensorflow等。

2.准备数据集，可以使用numpy生成随机时间序列数据。

3.构建TCN模型，您可以使用keras-tcn库来帮助构建TCN模型。

4.编译和训练模型。

5.使用模型对测试数据进行预测，并评估预测结果。

希望对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时问我。