# 构造输入层 inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) # 搭建网络各层 x = keras.layers.LSTM(8)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) # 输出结果是1个 # 构造模型 model = keras.Model(inputs, outputs) # 查看模型结构 model.summary() # （8）模型编译 opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) # 优化器 model.compile(optimizer=opt, loss='mae') # 平均误差损失，修改代码使门控单元的权重矩阵变成3行

要使门控单元的权重矩阵变成3行，可以通过设置LSTM层的参数来实现。具体来说，需要将LSTM层的“units”参数从8改为3，代码如下：

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:])
x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs)
x = keras.layers.Activation('relu')(x)
outputs = keras.layers.Dense(1)(x)
model = keras.Model(inputs, outputs)
model.summary()
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=opt, loss='mae')

这样就可以将门控单元的权重矩阵变为3行了。

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inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(units=3)(inputs) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=opt, loss='mae')该模型的特征向量是几行

这个模型的特征向量的行数取决于输入数据的形状。根据代码中的输入层定义，输入数据的形状应该是一个二维张量，具有最后两个维度的形状为 `sample[0].shape[-2:]`。假设 `sample[0].shape[-2:]` 是 `(n, m)`，则输入数据的形状为 `(None, n, m)`，其中 `None` 表示批次大小。因此，这个模型的特征向量的行数为 `3`，对应于 LSTM 层的输出单元数。

inputs = keras.Input(shape=sample[0].shape[-2:]) x = keras.layers.LSTM(16, return_sequences=True)(inputs) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) x = keras.layers.LSTM(8)(x) x = keras.layers.Activation('relu')(x) outputs = keras.layers.Dense(1)(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.summary() opt = keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, rho=0.9) model.compile(optimizer=opt, loss='mae', metrics=['mae']) # （9）模型训练 epochs = 100 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) # 训练模型，并使用 EarlyStopping 回调函数 history = model.fit(train_ds, epochs=epochs, validation_data=val_ds, callbacks=[early_stop])画出流程图

抱歉，我是一名语言模型，无法为您绘制流程图。但是，我可以为您解释这段代码的主要步骤。

1. 定义模型的输入层，输入数据的形状为样本中最后两个维度的形状。
2. 使用一个包含16个LSTM单元的LSTM层，并设置return_sequences=True，以返回每个时间步的输出。
3. 在LSTM层之后添加一个Dropout层，以减少过拟合。
4. 使用一个包含8个LSTM单元的LSTM层，没有返回每个时间步的输出。
5. 在LSTM层之后添加一个激活函数为ReLU的激活层。
6. 最后添加一个Dense层，输出一个标量值。
7. 定义模型，其输入为输入层，输出为输出层。
8. 编译模型，使用RMSprop优化器、MAE损失函数和MAE指标。
9. 训练模型，使用EarlyStopping回调函数提前停止训练，并记录训练和验证集的损失和指标。