04 用于时间序列回归的堆叠 LSTM

这一节的前面部分的操作内容及LSTM的堆叠都与上一节完全一样，只是我们最终用途上有差别。03讲的是classification，04讲的是regression。

导入各类包

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
%matplotlib inlinefrom pathlib import Path
import numpy as np
import pandas as pdfrom scipy.stats import spearmanrimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Input, concatenate, Embedding, Reshape, BatchNormalization
import tensorflow.keras.backend as Kimport matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import seaborn as sns
gpu_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpu_devices:print('Using GPU')tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu_devices[0], True)
else:print('Using CPU')
idx = pd.IndexSlice
s

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