我几乎一直在寻找我可以在网络上找到的所有资源，看看是否有人发布了在 Caffe 中使用 RNN/LSTM 进行回归的示例（此处、此处和此处）。不幸的是，到目前为止，这些资源似乎并不存在。我正在使用python 上的Jeff Donahue版本。
我正在寻找的是非常简单的东西。例如，如果您有100个(x,y)对的数据点。你会怎么做：
- 创建输入矩阵。
- 创建延续矩阵（我们是否需要它？）
- 创建目标矩阵。
- prototxt 文件会是什么样子？
- 我们可以从使用这个模型中推断（做预测）吗？
此外，如果数据是多维的，前三个项目将如何。例如，X是d维向量，Y是k维向量。
随意使用您自己的示例，只要它们涵盖了在 Python 下格式化数据的步骤。
我只是想指出，我还为此打开了一个 Caffe 用户的问题here。