<pre><code> model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(tokenizer.vocab_size, 64),tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layer
对于神经网络回归预测任务cross_val_predict会引发错误（完全错误在下面，使用的模型下面）
<pre><code>Ty
所有的问候和下午好。
首先，我有一个包含220行和4列的时间序列的数据集，每行是一周的最后一
我阅读了将<code>LSTM</code>与<code>CONV1</code>结合使用的示例。
（摘自：<a href="https://machinelearningmastery.com/how
我有一个序列预测问题，在给定序列中的最后<code>m</code>个项目（6）的情况下，我需要预测下一个项目
<strong>这是我用于lstm网络的代码，我将其实例化并传递给Cuda设备，但仍然收到隐藏和输入不在同一设备
我想尝试从（1,15）数组X预测（3，280）数组y中的值，其中列代表时间步长，行代表特征，即X具有1个特
我想在我的案例研究中利用我在向数据科学领域发现的有前途的神经网络。
我拥有的数据形状为：
我建立了一个LSTM模型。原始数据集包含超过28天的2000天数据（财务数据）。我用了20天的时间来丰富X序
我有一个形状为（600000,2381）的输入X_train。
代码：
<pre><code>def RNN():
inputs=Input(name='inputs',shap
我使用Tensorflow 2.3.0和
我有以下错误
FailedPreconditionError：从容器：本地主机读取资源变量rnn / multi_rnn_
<pre><code>from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout
我使用Tensorflow 2.3.0和
我有以下错误
FailedPreconditionError：从容器：本地主机读取资源变量rnn / multi_rnn_
我有一个LSTM模型，可以预测多类问题。数据由客户订单历史记录组成。每行累积包含特定事件的前3个顺
我有一个包含约13500个测站的测试仪，在18年的时间里每年进行一次调查，每个测站都提供16个功能。
与<a href="https://github.com/keras-team/keras/issues/5337" rel="nofollow noreferrer">here</a>和<a href="https://github.com/tensorflow/
我正在通过带有pytorch的简单玩具项目（只是使文本发芽）来研究NLP。当我在网上引用一些示例代码时，
我正在尝试使用多元时间序列数据训练LSTM自动编码器。数据的形状为：
<pre><code>print(X_train.shape)
print(
我已经使用时间序列数据集训练了带有LSTM模型的神经网络。
我正在使用此数据集记录1970-2016年35个地点
我试图用LSTM模型实施时间序列预测。我使用的导入-
<pre><code>import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
