为什么tensorflow RNN history + sample prediction graphs看起来和训练数据集如此不同？
Why do tensorflow RNN history + sample prediction graphs look so different from the training dataset?
我一直在学习本教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#predict_a_single_step_future
我已经到了做出样本预测的地步，但如果你看一下上面链接的预测图，我已经有点困惑了，因为每张图中的历史看起来都不一样 -但我的本能是历史应该永远不变？？
我目前在这一步：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#multi-step_model
在我的具体案例中，这是我的数据集，其中包含对单个特征的 5033 次观察：
这是我的样本预测：
我逐字遵循教程中的所有内容，但某些属性除外，因为我想尝试使用不同的数据集。
training_coef: 0.8 # standard 80/20 split between training + validation
step_size: 1 # tutorial had 30
batch_size: 256 # same as tutorial
buffer_size: 10000 # same as tutorial
future_target: 100 # tutorial had 72
past_history: 4000 # tutorial had 720
tldr：有人可以解释为什么链接教程中的历史行与样本数据本身不同，然后根据 past_history 变化吗？
如果你想尝试 运行 我在本地为你自己调试它，我在 CUDA 10.1 和 tensorflow==2.1.0，我会上传代码和示例数据集给你。
您的图看起来不一样，因为您只绘制了第二个图的前 4000 个点。如果仔细观察，您会发现拳头数字上的“0”指向（大约）2016-01-14。第二个图是第一个图的切片和重新缩放的副本。
我一直在学习本教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#predict_a_single_step_future
我已经到了做出样本预测的地步，但如果你看一下上面链接的预测图，我已经有点困惑了，因为每张图中的历史看起来都不一样 -但我的本能是历史应该永远不变？？
我目前在这一步：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series#multi-step_model
在我的具体案例中，这是我的数据集，其中包含对单个特征的 5033 次观察：
这是我的样本预测：
我逐字遵循教程中的所有内容，但某些属性除外，因为我想尝试使用不同的数据集。
training_coef: 0.8 # standard 80/20 split between training + validation
step_size: 1 # tutorial had 30
batch_size: 256 # same as tutorial
buffer_size: 10000 # same as tutorial
future_target: 100 # tutorial had 72
past_history: 4000 # tutorial had 720
tldr：有人可以解释为什么链接教程中的历史行与样本数据本身不同，然后根据 past_history 变化吗？
如果你想尝试 运行 我在本地为你自己调试它，我在 CUDA 10.1 和 tensorflow==2.1.0，我会上传代码和示例数据集给你。
您的图看起来不一样，因为您只绘制了第二个图的前 4000 个点。如果仔细观察，您会发现拳头数字上的“0”指向（大约）2016-01-14。第二个图是第一个图的切片和重新缩放的副本。