小编Jam*_* Li的帖子

我正在训练一个LSTM模型，使用50个步骤的顺序输入3种不同功能，如下所示：

#x_train
[[[a0,b0,c0],.....[a49,b49,c49]],
  [a1,b1,c1]......[a50,b50,c50]],
  ...
  [a49,b49,c49]...[a99,b99,c99]]]

使用以下因变量

#y_train
[a50, a51, a52, ... a99]

下面的代码只能预测a，如何在给定的时间步长预测并返回[a，b，c]向量？

def build_model():
model = Sequential()

model.add(LSTM(
    input_shape=(50,3),
    return_sequences=True, units=50))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(
    250,
    return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(1))
model.add(Activation("linear"))

model.compile(loss="mse", optimizer="rmsprop")
return model