生成一个三输入三输出的用于预测的循环神经网络代码示例
时间: 2023-05-22 17:05:38 浏览: 42
以下是一个使用Keras库实现三输入三输出序列预测的循环神经网络代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(3, 1)))
model.add(Dense(3))
# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
# 输入数据
X = [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]
y = [[4, 5, 6], [5, 6, 7], [6, 7, 8], [7, 8, 9]]
# 数据预处理
X = numpy.array(X).reshape(4, 3, 1)
y = numpy.array(y)
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)
# 预测
test_input = numpy.array([[[5], [6], [7]]])
test_output = model.predict(test_input)
print(test_output)
```
这个模型接受一个 shape=(3, 1) 的输入,其中 3 个值表示输入序列的长度,1 表示每个时间步的输入维度。模型中有一个 LSTM 层,输出大小为 128,再连接一个 Dense 层,输出大小为 3。模型使用均方误差作为损失函数,使用 Adam 优化器进行训练。我们使用一个小数据集进行训练和预测。