У меня есть набор данных X, который состоит изN = 4000 образцовкаждый образец состоит изd = 2 особенности (непрерывные значения), охватывающие обратноt = 10 временных шагов, У меня также есть соответствующие «метки» каждого образца, которые также являются непрерывными значениями, на шаге 11 времени.

На данный момент мой набор данных имеет форму X: [4000,20], Y: [4000].

Я хочу обучить LSTM, используя TensorFlow, чтобы предсказать значение Y (регрессия), учитывая 10 предыдущих входных данных d функций, но мне нелегко реализовать это в TensorFlow.

Основная проблема, с которой я столкнулся на данный момент, заключается в понимании того, как TensorFlow ожидает форматирование ввода. Я видел различные примеры, такие какэтот, но эти примеры имеют дело с одной большой строкой данных непрерывных временных рядов. Мои данные - это разные образцы, каждый из которых представляет собой независимый временной ряд.