lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out) res2 = Dense(trainY2.shape[1])(lstm_out) 追加了一个输出，写法正确吗

根据您提供的代码，您追加了一个输出，但没有说明这个输出的用途和意义。如果这个输出是有意义的，并且您想要将其加入到模型的输出中，那么您可以仿照之前的代码，使用Dense层来定义这个输出，然后将其加入到模型的输出中。代码如下所示：

lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)

res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out)
res2 = Dense(trainY2.shape[1])(lstm_out)
res3 = Dense(trainY3.shape[1])(lstm_out) # 这里添加了一个新的输出

model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=[res1, res2, res3]) # 将新的输出加入到模型的输出中

return model

需要注意的是，您需要根据新的输出的尺寸修改Dense层的输出维度，并且在模型的输出中添加新的输出。

相关问题

lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out) 这样可以吗，输出6个时间步的价格预测

这段代码可以实现对单个时间步的价格预测，但对于多个时间步的价格预测，需要进行一些修改。可以使用一个包含多个 Dense 层的堆叠来实现多步输出。例如，可以添加以下代码片段来堆叠 Dense 层：

# 添加多个 Dense 层以实现多步输出
lstm_out = Dense(64, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
res1 = Dense(6)(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测

这样修改后，模型就可以输出 6 个时间步的价格预测了。同时需要注意调整损失函数和训练数据的格式，以考虑多个时间步的预测误差和目标值。

模型有这样的定义部分： lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) ，模型输出维度是大于16的，他前面全连接层定义的16是否有问题

这个问题需要具体分析。在模型中，全连接层的输出维度对最终的输出维度影响很大，一般来说，输出维度应该与任务需求相匹配。如果输出维度小于任务需求，那么模型可能无法充分学习数据中的特征，从而导致性能下降。如果输出维度过大，模型可能会过拟合，导致泛化性能下降。

在您提供的模型中，最后一个 Dense 层的输出维度是根据输入 trainY.shape[1] 自动识别的，因此不会对输出维度造成影响。而模型中的前两个 Dense 层的输出维度分别是 32 和 16，这些维度的选择需要根据具体的任务需求和数据特征进行调整。如果希望模型能够更好地学习数据中的特征，可以适当增加这些层的输出维度；如果担心过拟合，可以适当减小这些层的输出维度。