从LSTM模型获取预测值

时间:2020-09-13 09:27:28

标签: tensorflow lstm

我是Tensorflow的新手。当我在Tensorflow教程页面上学习“时间序列预测”时,我无法找到如何从训练后的模型中获得预测值,它们仅显示曲线图,而没有输出预测值。有人可以告诉我如何获得预测值吗?

这是我正在学习的教程的链接,该教程使用LSTM。

https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#recurrent_neural_network

在此处清除示例:

本教程使用以下内容创建了模型

lstm_model = tf.keras.models.Sequential([
    # Shape [batch, time, features] => [batch, time, lstm_units]
    tf.keras.layers.LSTM(32, return_sequences=True),
    # Shape => [batch, time, features]
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])

然后编译模型

history = compile_and_fit(lstm_model, wide_window)

然后通过以下方式进行绘制:

wide_window.plot(lstm_model)

但是如何查看最终的预测值?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

顾名思义,您只能编译和拟合模型,而不能使用该模型执行预测。因此,要查看最终的预测值,您应该使用Keras的model.predict()之类的东西进行预测,如official Keras page中所述。