双输出模型修改 ： res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out) res2 = Dense(trainY2.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY1.shape[1])(z) z2 = Dense(trainY2.shape[1])(z) res1 = add([res1,z]) res1 = Activation('sigmoid')(res1) res2 = add([res2,z2]) res2 = Activation('sigmoid')(res2) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=[res1,res2]) return model

这段代码看起来是针对一个双输出模型的修改，其中定义了两个输出分别对应训练集的Y1和Y2。接着使用了Dense层来模拟AR自回归过程，将预测结果添加线性成分，以便让输出可以响应输入尺度的变化。接着使用Lambda层截取了近3个窗口的时间维，保留了所有的输入维度，然后对其进行一系列的变换和计算，最后将其与之前的输出结果进行相加，并通过sigmoid函数激活。最后使用Keras的Model函数定义模型并返回。

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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。

res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out) 就等同于res1 = Dense(6)(lstm_out)

如果 `trainY1.shape[1]` 的值为 6，那么 `Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out)` 确实等同于 `Dense(6)(lstm_out)`。但如果 `trainY1.shape[1]` 的值不是 6，那么这两者就不等同了。

因此，为了避免混淆和错误，通常建议在代码中直接指定输出层的单元数，而不是使用 `trainY1.shape[1]` 这样的变量。例如，可以将代码修改为：

res1 = Dense(6)(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测

这样就可以明确地指定输出层的单元数，避免了不必要的错误和混淆。