dataset_val=keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array( x_val, y_val, sequence_length=sequence_length, sampling_rate=step, batch_size=batch_size, ) 补0之后,测试数据比原来数据多past-1个,2个。 #输出数据forbatchindataset_val.take(1): inputs, targets=batchprint("val Input shape:", i...
keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array(data,targets,sequence_length,# 窗口大小 sequence_stride=1,#连续输出序列之间的周期。对于步幅s,输出采样将开始索引data[i],data[i+s],data[i+2*s],等。 sampling_rate=1,# 序列中连续的各个时间步之间的时间间隔。对于rate r,时间步 用于创建样本序列。
dataset = tf.keras.preprocessing.timeseries_dataset_from_array( input_data, targets, sequence_length=10)forbatchindataset: inputs, targets = batchassertnp.array_equal(inputs[0], data[:10])# First sequence:steps [0-9]assertnp.array_equal(targets[0], data[10])# Corresponding target:step 1...
续费VIP 立即续费VIP 会员中心 VIP福利社 VIP免费专区 VIP专属特权 客户端 登录 百度文库 其他 timeseries_dataset_from_array 详解timeseries_dataset_from_array 详解 答:时间序列_数据集_来自数组 ©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
Problem Description When using DataSet.from_dataframe (DataArray.from_series) to convert a pandas dataframe with DateTimeIndex having a timezone - xarray convert the datetime into a nanosecond index - rather than keeping it as a datetime...