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stateful=True在LSTM图层中启用有状态。这会将图层的行为更改为始终使用上一次调用图层的状态，而不是为每个BrowserSession重置它。

例如，LSTM图层包含32个单位，批次大小为1，序列长度为64，特征长度为10：

layer.call(x)

随着LSTM(32, stateful=True, batch_input_shape=(1,64,10))的连续调用将使用先前的状态。