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
时间: 2023-06-26 18:04:29 浏览: 78
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。
相关问题
# 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。
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,我之前的回答有误。以下是该模型的流程图。
```
+-----------------+
| |
| inputs |
| |
+--------+--------+
|
v
+--------+--------+
| |
| LSTM (units=16) |
| |
+--------+--------+
|
v
+--------+--------+
| |
| Dropout |
| (rate=0.2) |
+--------+--------+
|
v
+--------+--------+
| |
| LSTM (units=8) |
| |
+--------+--------+
|
v
+--------+--------+
| |
| Activation (ReLU)|
| |
+--------+--------+
|
v
+--------+--------+
| |
| Dense |
| (units=1) |
+--------+--------+
|
v
+--------+--------+
| |
| outputs |
| |
+-----------------+
```
主要步骤如下:
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。
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