如何查看多步骤TensorFlow模型的预测值？

可以通过以下步骤来查看多步骤 TensorFlow 模型的预测值：

1.定义参数。

n_future = 10
forecast_period_dates = pd.date_range(list(train_dates)[-1], periods=n_future, freq='1d').tolist()

2.在模型中添加一个预测函数，主要负责使用测试数据生成预测值。

def predict(model, data):
    predictions = []
    for i in range(len(data)):
        prediction = model.predict(data[i].reshape(1, n_past, n_features))
        predictions.append(prediction)
    return predictions

3.使用predict()函数生成预测值。

forecast = predict(model, test_data)

4.将预测值转换为易于理解的格式。

# Convert predictions to array format
# Format: [timestamp, yhat]
forecast_dates = []
for time_i in forecast_period_dates:
    forecast_dates.append(time_i.date().strftime('%Y-%m-%d'))

confirmed_forecast = []
for i, y_pred in enumerate(forecast):
    confirmed_forecast.append([forecast_dates[i], np.round(y_pred[0][0], 2)])

最后，你可以输出confirmed_forecast数组来查看预测值。