Keras LSTM如何通過model.predict（）進行預測循環

Question

我想預測LSTM 7次。 我必須從model.predict（）獲取輸出，並使用輸出再次預測到7倍。

這是代碼。

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)

當我運行它顯示這樣的錯誤

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

TypeError: 'int' object does not support item assignment

如何循環進行預測？

Answer 1

您需要有一個數據列表。 當前它是一個int，您不能索引一個int。 所以你需要做

data =[]

並附加你做

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

Answer 2

無法通過索引存儲值。 創建一個列表，然后使用“變量名” .append（）將項目追加到列表中