Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

Просто странно что автор keras дает похожую сеть и именно так формулирует задачу

Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

Да, я понял, то есть надо брать данные с соседних городов и следить в за передвежением масс и т. п

Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

АртемЪ, Ну сеть как раз и обучена на данных за 10 лет, так то есть и за 20 лет данные, и мы же приблезительно делаем, на 100% нельзя сказать какая завтра будет погода, тем не менее тот же яндекс дает погоду на неделю. По оценки mae разница примерно в 2 градуса, тоесть сеть достаточно точная, цель не создать полноценную метеостанцию, а заузать RNN

Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

А предсказанием я называю, т. к функция predict.

Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

Ну так там и учитывается и направление ветра, и давления, и воздушные массы куча данных каждые 10 мин, но я вас понял) посмотрите таблицу, я же ее не просто так прикрепил, если хотите могу скрин кинуть

Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

Ну тут имеется ввиду, что по данным изменения погоды в течении 10дн,модель обученная на 420552 экземплярах, в которых указаны 14 различных значений (температура, перемещение воздушных масс, давление и т. д (15ое это время и дата) ) предсказывает температуру на следующий день. По ссылке в вопросе есть таблица со всем. Плюс, похожая модель есть на самом kaggle. Но там они демонстрируют эффективность, строят графики и т. п. Сама модель у меня уже есть, она выше

Как предсказать погоду на следующие 24 часа?

ну тут имеется ввиду, что у нас есть изменение температуры, давления и т. п за 10 дней, также есть обученная модель и надо предсказать температуру.

Как достать и заморозить предварительно обученную сверточную основу?

Это как в примере, conv base это только сверточная и предварительно обученная основа, я просто загрузил сетку и заморозол все до Dense, думаю это то

Как передать изображение в нейросеть?

а если так?

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

img = load_img('C:/Users/pikro/OneDrive/Рабочий стол/dogs_vs_cats/test1/334.jpg')  # this is a PIL image
img = img.resize((150, 150))
x = img_to_array(img)  # this is a Numpy array with shape (3, 150, 150)
x = x.reshape((1,) + x.shape)  # this is a Numpy array with shape (1, 3, 150, 150)

i = 0
for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):
    print(model.predict(batch))
    i += 1
    if i >= 1:
        break