Python预测预报

Question

我创建了一个预测模型，并在其中使用了Python中tensorflow库提供的RNN。以下是我创建和尝试的完整代码：

Jupyter Notbook of the Code

但我有疑问。
1） RNN是否符合我的预测？你知道吗

2）有没有更好的算法可以尝试？你知道吗

3）有谁能建议我如何使用tensorflow模型提供多个输入并获得必要的输出？谁能给我指路吗。你知道吗

我希望我的观点是清楚的。如果还需要什么，请告诉我。你知道吗

Answer 1

有疑虑是正常的，但你应该在征求意见之前先衡量一下。如果你没有一个明确的东西你想改进它是不可能的，你会得到更好的东西。你知道吗

1) Whether RNN is correct for what I am trying to predict?

是的。RNN在这里使用得很恰当。如果你不太关心任意长度的输入序列，你也可以尝试将它们强制到一个固定的大小，然后在上面应用卷积（参见卷积神经网络），甚至可以尝试使用更简单的DNN。你知道吗

更重要的问题是你是否有正确的输入，是否有足够的训练数据来学习你希望学习的东西。你知道吗

2) Is there a better algorithm I can try?

可能没有。就像我说的RNN似乎适合这个问题。一定要尝试一些超参数调整，以确保您不会意外地选择一个次优配置。你知道吗

3) Can anyone suggest me how I can give multiple inputs and get the necessary output using tensorflow model? Can anyone guide me please.

处理可变长度输入的常用方法是设置最大长度，并填充较短的示例，直到它们达到该长度。最大长度可以是您选择的变量，也可以动态地将其设置为批处理中的最大长度。这仅仅是因为内部操作是成批完成的。你可以选择你想要的结果。选择最后一个是合理的（模型只需学习传播填充值的状态）。另一个合理的做法是在将最后一个有意义的值输入RNN之后选择第一个。你知道吗

看看你的代码，有一点我可以改进：

不是只计算最后一个值的损失，而是计算序列中所有值的损失。这样，您的模型就可以获得更多的训练数据，而性能下降很少。你知道吗