tensorflow-lstm-回归：使用具有TensorFlow的递归神经网络（LSTM）进行序列预测-源码

deep-learning time-series jupyter tensorflow

张量流-lstm回归这是基于循环网络的回归器的示例：目的是根据以前使用LSTM架构的观察结果，在本示例中预测连续值，sin和cos函数。本示例已更新为与tensrflow-1.1.0兼容的新版本。这个新版本使用了一个库，该库提供了一个API，可基于张量流创建深度学习模型和实验。安装并运行创建一个虚拟环境建议您为安装程序创建一个virtualenv，因为此示例高度依赖于需求文件中设置的版本。使用python3 $ mkvirtualenv -p python3 ltsm (ltsm) $ 使用python2 $ mkvirtualenv ltsm (ltsm) $ 安

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