如何解决具有不同时间步长的 PyTorch LSTM
是否可以在时间步长变化的 PyTorch 中创建 LSTM？例如，在不同时间进行测量的高度。数据可能如下所示：
| 人员编号 | 英寸高 | 日期 |
|---|---|---|
| 1 | 12 | 2020-01-01 |
| 1 | 15 | 2020-03-09 |
| 1 | 32 | 2020-04-01 |
| 1 | 40 | 2021-01-01 |
| 2 | 38 | 2020-05-20 |
| ... |
给定 4 个高度和日期的历史记录，我想预测特定日期的高度：
lstm(torch.tensor[(21,'2020-01-02'),(23,'2020-02-02'),(29,'2020-04-12'),(41,'2020-12-02')],'2022-01-01')
我在上面的 4 个元组之后传入了 '2022-01-01'，因为我想得到我在这个日期的身高预测。
这可能吗？我该怎么做？
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