Pytorch RNN预测结果与训练结果不匹配

Question

RNN代码在训练期间会产生良好的正弦近似值，但是当涉及基于先前的预测（起始值为20个原始值）预测正弦值时，它无法近似正弦值。 （检查图像https://imgur.com/a/GCQ6QgG）

因此，要么预测代码中有错误，要么模型通常无法处理重新提供的预测。但我认为它更多是我的代码中的错误：）

代码： https://gist.github.com/saschalippert/36b72313afff86e00f3e10254fb4ff25

日志：

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Answer 1

进一步的测试表明，向网络馈入预测值（与目标值略有偏差）会导致将来的值失控。使用更复杂的模型并训练更多的情节似乎可以解决问题。