标签： deep-learning keras lstm
我正在使用Keras上的LSTM（有状态）处理时间序列问题。
我有40,000个样本，批量大小为64，回顾是7天。所以我的张量形状是（64,7,6）6是特征的数量。
我的问题是当我说批量大小= 64;如何在Keras LSTM中选择样品。首先是64个样本，然后是接下来的64个样本，还是将样本分成625个窗口（40000/64）并从每个窗口发送相应的64个样本？
这很重要，因为我正在处理州LSTM的时间序列问题，因为预测取决于前几天。
请帮助。