Как преобразовать набор данных в LSTM с 10-кратным шагом в Керасе?

Question

Я прочитал много уроков по LSTM, но все они используют 1 раз.

это мой код:

X_trainset = np.reshape(X_trainset, (X_trainset.shape[0], 1, X_trainset.shape[1]))

for x in range(epoch):
    used_model.fit(X_trainset, y_trainset, epochs=1,batch_size=batch_size,verbose=2 ,shuffle=False)

Я хочу попробовать использовать 10-кратный шаг, но я не знаю, как это сделать

В прошлом я читал учебник, чтобы сделать это в stackoverflow, но больше не могу его найти (забыл ключевое слово)

Answer 1

Просто создайте модель LSTM с 10 узлами:

model=Model(inputs,LSTM(10,activations='tanh')(inputs))

Затем введите ваши данные.