训练后如何使用 LSTM 模型？答案

【问题标题】：how to use a LSTM model after training it?训练后如何使用 LSTM 模型？
【发布时间】：2020-12-07 00:01:25
【问题描述】：

我是 tensorflow 新手，我正在使用 LSTM for Predicting stock prices 学习使用 LSTM 预测股市价格。问题是：训练模型并保存后，我应该如何实际使用它来预测市场的未来？我的意思是predict 方法的输入应该是什么？

【问题讨论】：

正是您用于fit的数据类型
@DavidS 我明白了。数据是市场上每一天的一系列“收盘价”。例如，如果它是识别猫的模型，我会为predict() 使用新的猫图像。但是对于这种预测，我应该使用什么？
与您作为 fit() 方法的 train_x 参数传递的输入类型相同。

【解决方案1】：

我会根据你的评论来回答：

数据是市场上每一天的一系列“收盘价”。为了例如，如果它是识别猫的模型，我会使用新的预测（）的猫图像。但是对于这种预测，什么我应该使用吗？

一般来说，当你训练一个模型时，你应该使用相同类型的数据（类型和上下文）。

以猫为例，你确实会在猫的图像上测试它，但它可能不适用于老虎/美洲狮/等。

因此，如果您的训练数据（股票市场）来自特定地点（例如亚洲），那么您应该使用从亚洲收集的数据来测试您的模型。

【讨论】：

我明白先生。我很难找到要提供给predict 方法的数据格式。而且我认为它不像给猫图像那么简单！我需要先了解该教程的 test_data 格式。谢谢你的回答
@Juggernaut 在教程中，他们使用从 YahooFinance 下载的 Apple 股票。所以他们特别想预测苹果。您可以下载任何股票（他们只使用 1 个）并使用他们的方法从头开始训练模型。