Keras LSTM如何通过model.predict（）进行预测循环

Question

我想预测LSTM 7次。 我必须从model.predict（）获取输出，并使用输出再次预测到7倍。

这是代码。

data = 0
y_pred=0

data[0] = model.predict(X_test_t)

for i in range(7):

    data[i+1] = model.predict(data[i])

print(data)

当我运行它显示这样的错误

  File "test_load_model.py", line 60, in <module>
    data[0] = model.predict(X_test_t)

TypeError: 'int' object does not support item assignment

如何循环进行预测？

Answer 1

您需要有一个数据列表。 当前它是一个int，您不能索引一个int。 所以你需要做

data =[]

并附加你做

data.append(model.predict(data[i]))

Answer 2

无法通过索引存储值。 创建一个列表，然后使用“变量名” .append（）将项目追加到列表中