5분이면 끝내는 RNN 모델 문제 풀기

input 이 

 

train_x

train_y

 

val_x

val_y

 

test_x

 

들어오고 

train_x.shape = (x,y,z)

train_y.shape = (x, 3)

 

val_x.shape = (x,y,z)

val_y.shape = (x, 3)

 

이렇게 두개의 학습을 위한 데이터 세팅 및 

 

test_x 가 있을때의 RNN 모델로 시계열 데이터 학습 및 결과 내는 법 

 

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, GRU

#train_x.shape = (x , 20 ,65) 인경우
#train_y.shape = (x , 3) 인경우

model = Sequential()
model.add(GRU(32, input_shape=(20, 65)))
model.add(Dense(3))

model.compile(loss='mse', optimizer='Adam')

history = model.fit(train_x,train_y, validation_data=(val_x, val_y), epochs=10)

# 위의 코드 그대로 복사붙여넣기 해도됨 

pred_y = model.predict(test_x) 

# pred_y.shape 확인 후 제출