mxnet: как сделать прогноз, используя обученную модель RNN

Я тестирую модель mxnet RNN. Учебное пособие здесь не работает, и в сообщении об ошибке говорится, что многие функции устарели. Я не нашел актуальный учебник для RNN. В проекте mxnet еще есть несколько примеров. Но для RNN примеры только показывают, как обучить модель с помощью тренировочного набора. Они не показывают, как использовать обученную модель для дальнейших прогнозов. Тренировочный код выглядит следующим образом:

model.fit(
    train_data          = data_train,
    eval_data           = data_val,
    eval_metric         = mx.metric.Perplexity(invalid_label),
    kvstore             = args.kv_store,
    optimizer           = args.optimizer,
    optimizer_params    = { 'learning_rate': args.lr,
                            'momentum': args.mom,
                            'wd': args.wd },
    initializer         = mx.init.Xavier(factor_type="in", magnitude=2.34),
    num_epoch           = args.num_epochs,
    batch_end_callback  = mx.callback.Speedometer(args.batch_size, args.disp_batches))

Кто-нибудь знает, как использовать обученную модель RNN, чтобы делать выводы или прогнозы?

Я должен уточнить, что я ищу, как использовать модель RNN для прогнозирования, а не CNN или другие модели.

Большое спасибо за помощь мне!!!