lstm隐藏层维度设置1 python

在 Python 中，我们可以使用 Keras 框架来实现 LSTM 模型，并设置隐藏层维度。具体的代码如下所示：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上面的代码中，我们使用了 Keras 的 Sequential 模型来定义 LSTM 模型。其中，LSTM 层的 units 参数就是隐藏层的维度，我们可以将其设置为 64。另外，input_shape 参数用于定义输入数据的形状，timesteps 表示时间步长，input_dim 表示输入数据的特征维度。最后，我们使用 Dense 层来定义输出层，其中 units 参数表示输出层的维度。