使用LSTM预测多个时间序列预测

Question

我正在尝试使用LSTM网络预测每周的商品需求。为此，我使用的是Kaggle的Rossmann销售数据。看起来像这样：

date     date_block_num shop_id item_id item_price  item_cnt_day
02.01.2013  0   59  22154   999 1
03.01.2013  0   25  2552    899 1
05.01.2013  0   25  2552    899 -1
06.01.2013  0   25  2554    1709.05 1

1. 我不知道如何将这些数据输入LSTM网络。在我遇到的大多数示例中，输入都是通过仅选择一个item_id和store_id作为提要。我想全部喂饱所有物品。如果我使用timeseriesgenerator，则一个item_id的时间步长可能会与另一个混在一起。因此，模型将无法完美学习。

2. 我正在考虑将嵌入层用于类别变量：item_id和shop_id。但是如何根据LSTM的输入来重塑Embedding层的输出。

请帮助我解决此问题。 谢谢