问题描述
简要。给定一个输入序列，我想提供 10 个相同长度的新序列，使用 Tensorflow/Keras。
我的数据集。我的数据集是一个 pd.DataFrame 有 3 种列：序列名称、输入序列、输出序列。它类似于（显然更复杂）：
| 序列名称 | 输入序列 | 输出序列1 | 输出序列2 | ... | 输出序列10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 'sequence1' | 0.1 | 10.1 | 20.2 | 101.0 | |
| 'sequence1' | 0.2 | 10.2 | 20.4 | 102.0 | |
| 'sequence1' | 0.3 | 10.3 | 20.6 | 103.0 | |
| 'sequence1' | 0.4 | 10.4 | 20.8 | 104.0 | |
| 'sequence1' | 0.5 | 10.5 | 21.0 | 105.0 | |
| 'sequence1' | 0.6 | 10.6 | 21.2 | 106.0 | |
| 'sequence2' | 1.1 | 11.1 | 22.2 | 111.0 | |
| 'sequence2' | 1.2 | 11.2 | 22.4 | 112.0 | |
| 'sequence2' | 1.3 | 11.3 | 22.6 | 113.0 |
模型。我想要的是一个 LSTM Tensorflow/Keras 模型，这样，给定一个完整的输入序列（根据“序列名称”拆分），它会生成 10 个输出序列。我既不是 Tensorflow 也不是 LSTM 的专家。
如何有效地训练（然后推断）一个模型，使 LSTM 记忆沿着一个序列保持，但在移动到下一个序列时重置？
谢谢
解决方法
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