模型代码是找的，发现模型没有学习率这个参数，这是为什么呢（模型原本是用作情感分析的代码）
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- 2021-07-21 10:15回答 2 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 请看👉 ：深度学习-利用LSTM预测多输出如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 以帮助更多的人 ^-^
- 回答 2 已采纳 创建一个预测数组，每预测一个Y就往数组里放一个，同时更新你用来预测的自变量X数组，剔除最早的X，把预测值加入到X里，依次往后预测
- 2023-03-07 11:00回答 4 已采纳 参考GPT和自己的思路，LSTM的参数W、U、b可以通过随机初始化或者预训练的方式获得。一般来说，W、U、b的维度和对应的输入和输出维度相关。 在你给出的LSTM结构中，输入xt的大小是100，ht的
- 2022-06-05 22:03数据不吹牛的博客 我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例...
- 2020-09-15 10:21回答 1 已采纳 没办法，你的训练样本太少。增加训练样本是唯一的办法。 好比吃不饱饭怎么办，不增加饭，采用稀饭掺水，少餐多顿这些办法都治标不治本。 所以你看即便it大厂，也在拼命积攒数据以及人工标注数据，花费大
- 2020-04-18 17:08回答 1 已采纳 LSTM主要用来学习序列，并且序列的变化的影响因子和序列本身有关或者周期性波动。 比如说文本预测，每天每周每年的销量 别的也可以学，但是效果未必很好。
- 2022-08-20 16:23回答 3 已采纳 .pt是pytorch的权重文件，要用torch.load()加载到网络里面去才行，加载之后就可以print查看网络节点相关的详细信息。直接打开是乱码
- 2022-10-01 16:06可以保存加载模型、有评价指标和训练过程的损失正确率图像，预测值和真实值对比等、正确率很高 绝对不是垃圾代码！！！！
- 2019-08-09 11:55回答 2 已采纳 ``` def __init__(self): super(Sequence,self).__init__() self.lstm1 = nn.LSTMCel
- 2023-04-03 17:51回答 3 已采纳 与之前模型的checkpoint路径重合，新建一个路径保存即可
- 2022-12-23 17:15回答 1 已采纳 用reshape(1080,36,1)试一下
- 2019-07-05 22:25zxm_的博客 文章目录一、背景二、主要技术介绍1、RNN模型2、LSTM模型3、控制门工作原理四、代码实现五、案例分析六、参数设置七、结论 一、背景 近年来，股票预测还处于一个很热门的阶段，因为股票市场的波动十分巨大，随时...
- 2023-03-15 21:37回答 1 已采纳 lstm要控制下step，试试看不同的激活函数和dropout层，特别是用 relu
- 2021-11-04 11:13MELF晓宇的博客 机器学习之LSTM的Python实现 什么是LSTM？ LSTM（长短期记忆人工神经网络），是一种可以学习长期依赖特殊的RNN（循环神经网络）。 传统循环网络RNN虽然可以通过记忆体，实现短期记忆，进行连续数据的预测。但是当...
- 2022-05-27 14:07m0_49558200的博客 Attention-LSTM模型分为输入层、LSTM 层、Attention层、全连接层、输出层五层。LSTM 层的作用是实现高层次特征学习；Attention 层的作用是突出关键信息；全连接层的作用是进行局部特征整合，实现最终的预测。 这里...
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