Time series forecasting
本教程是使用递归神经网络(RNN)进行时间序列预测的简介。这包括两个部分:首先,您将预测单变量时间序列,然后将预测多变量时间序列。
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import tensorflow as tf
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import pandas as pd
mpl.rcParams['figure.fi...
tf.keras.layers.LSTM 中文说明
类 LSTM
长短期记忆层-Hochreiter 1997。
继承自: LSTM
别名:
类 tf.compat.v2.keras.layers.LSTM
在指南中使用:
用Keras遮罩和填充
带有Keras的递归神经网络(RNN)
TensorFlow中的Keras功能API
在教程中使用:
载入文字
使用RNN进行文本分类
时间序列预测
基于可用的运行时硬件和约束,该层将选择不同的实现(基于cuDNN或纯TensorFlow)以最大化性能。如果有GPU...