输入只有一维的LSTM TensorFlow代码
时间: 2023-07-09 14:15:53 浏览: 117
利用TensorFlow构建LSTM对多维数据进行拟合
以下是一维 LSTM 的 TensorFlow 代码示例:
```
import tensorflow as tf
# 定义输入数据和标签的占位符
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, time_steps, input_size], name='inputs')
labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='labels')
# 定义 LSTM 单元
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=hidden_size)
# 运行 LSTM 单元
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell=lstm_cell, inputs=inputs, dtype=tf.float32)
# 构建全连接层
W = tf.Variable(tf.truncated_normal([hidden_size, num_classes], stddev=0.1))
b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[num_classes]))
logits = tf.matmul(states[1], W) + b
# 定义损失函数和优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cross_entropy)
```
在这个示例中,我们使用 BasicLSTMCell 来定义 LSTM 单元,使用 dynamic_rnn 来运行 LSTM 单元。最后,我们通过全连接层将 LSTM 的输出转换为分类结果,并定义交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练模型。
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