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使用TensorFlow实现LSTM递归神经网络以进行序列预测的tensorflow-lstm回归
资源介绍
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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