Keras预测的流输出

Question

我在Keras有一个LSTM,我正在训练预测时间序列数据.我希望网络在每个时间步输出预测,因为它将每15秒接收一个新输入.所以我正在努力的是训练它的正确方法,以便它输出h_0,h_1,...,h_t作为一个恒定的流,因为它接收x_0,x_1,....,x_t作为输入流.这样做有最好的做法吗？

Answer 1

您可以通过设置在LSTM层中启用状态性stateful=True。这将更改该层的行为，使其始终使用该层的上一次调用状态，而不是为每个层重置该状态layer.call(x)。

例如，具有32个单位的LSTM层，批处理大小为1，序列长度为64，特征长度为10：

LSTM(32, stateful=True, batch_input_shape=(1,64,10))

通过此连续调用，predict将使用以前的状态。