使用重叠数据设置Tensorflow培训？

我正在尝试训练一个神经网络来使用时间序列数据进行预测。我试图训练一个神经网络来预测未来10分钟的温度，假设我每5分钟有一个温度数据点，我想给它15分钟的数据用于预测，我得到的数据就是这样

[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]

因此，如果我对数据进行训练，一个潜在的训练样本是[1,2,3]作为x，[5]作为y（因为它是未来10分钟（两个5分钟的步骤））

我想要一种方法来训练所有可能的输入，如下所示

[1,2,3][5]
[2,3,4][6]
[3,4,5][7]
[4,5,6][8]
[5,6,7][9]
[6,7,8][10]
[7,8,9][11]
[8,9,10][12]

但我不想先将每个可能的示例保存到磁盘，然后再从中进行培训。由于数据被复制，这会占用更多的空间。我想在数据的某种预处理中这样做

我发现的所有使用tensorflow输入管道的说明和示例（如此处）都使用“非重叠”数据，我找不到任何可以处理我的场景的内容

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我遇到的问题是，我真的不知道如何在tensorflow中设置这种重叠数据场景，而不将大量重复数据保存到磁盘。如果任何人有任何关于最佳方法的链接或指南，我将非常感谢。谢谢。

您可能正在寻找这种转变：

tf.contrib.data.sliding_window_batch(window_size=3, stride=1)