用lstm网络找到时间最短的一条路径

把到达每个节点的距离作为输入，输出是时间。
用这个数据集训练lstm网络，这样可以得到时间最短的呢条路径吗，怎么得到的呀

我理解你的输出是最短路径而不是最短时间，因为算时间的话还得有速度或者速度的函数，如果我理解的正确那是可以的。
下面的示例代码参考自chatGPT，有看不懂的再追加提问就行

# 首先，我们需要导入必要的Python库：


import numpy as np
import tensorflow as tf
# 接下来，我们定义一个函数来创建图的邻接矩阵。这个函数将输入的节点和边列表转换为邻接矩阵：


def create_adj_matrix(nodes, edges):
    num_nodes = len(nodes)
    adj_matrix = np.zeros((num_nodes, num_nodes))
    for edge in edges:
        adj_matrix[nodes.index(edge[0]), nodes.index(edge[1])] = edge[2]
    return adj_matrix
# 然后，我们定义一个函数来使用LSTM网络查找最短路径。这个函数接受节点列表，边列表和起点和终点的索引作为输入，并返回最短路径和总时间：
def find_shortest_path(nodes, edges, start_idx, end_idx):
    # 创建邻接矩阵
    adj_matrix = create_adj_matrix(nodes, edges)

    # 将邻接矩阵转换为LSTM网络的输入
    inputs = adj_matrix.transpose()

    # 定义LSTM网络
    lstm = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(None, len(nodes))),
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])

    # 编译LSTM网络
    lstm.compile(optimizer='adam', loss='mse')

    # 训练LSTM网络
    x_train = np.array([inputs])
    y_train = np.array([[0]])
    for i in range(len(nodes)):
        y_train[0, 0] = adj_matrix[start_idx, i]
        lstm.fit(x_train, y_train, epochs=100, verbose=0)

    # 使用LSTM网络预测最短路径
    current_node = start_idx
    shortest_path = [current_node]
    total_time = 0
    while current_node != end_idx:
        pred = lstm.predict(np.array([[inputs[current_node]]]))
        next_node = np.argmin(pred)
        shortest_path.append(next_node)
        total_time += adj_matrix[current_node, next_node]
        current_node = next_node

    return shortest_path, total_time
# 最后，我们定义一些示例节点和边，调用find_shortest_path函数来查找最短路径：
# 示例节点
nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 示例边
edges = [('A', 'B', 1), ('B', 'C', 2), ('C', 'D', 3), ('D', 'E', 4)]

# 查找最短路径
shortest_path, total_time = find_shortest_path(nodes, edges, 0, 4)

# 打印结果
print('Shortest path:', [nodes[i] for i in shortest_path])
print('Total time:', total_time)
# 输出应该类似于：
Shortest path: ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
Total time: 10.0