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。

相关问题

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')如何打印出训练过程中饿权重矩阵

你可以在训练过程中使用回调函数来保存模型权重矩阵。以下是一个示例代码：

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Define the model
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()

# Define the optimizer and compile the model
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=opt, loss='mae')

# Define a callback to save the weights during training
checkpoint_path = "weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 verbose=1)

# Train the model and save the weights
model.fit(x_train, y_train,
          validation_data=(x_val, y_val),
          epochs=10,
          callbacks=[cp_callback])

# Load the saved weights and print the weight matrices
model.load_weights('path/to/saved/weights.hdf5')
for layer in model.layers:
    if isinstance(layer, keras.layers.LSTM):
        print(layer.get_weights())

在上面的代码中，我们定义了一个回调函数 `ModelCheckpoint` 来保存每个 epoch 结束时的模型权重矩阵。训练结束后，我们可以加载保存的权重并打印出 LSTM 层的权重矩阵。

# 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。