def network_model(inputs,num_pitch,weights_file=None):#输入,音符的数量,训练后的参数文件 #测试时要指定weights_file #建立模子 model=tf.keras.Sequential() #第一层 model.add(tf.keras.layers.LSTM( 512,#LSTM层神经元的数目是512,也是LSTM层输出的维度 input_shape=(inputs.shape[1],inputs.shape[2]),#输入的形状,对于第一个LSTM必须设置 return_sequences=True#返回控制类型,此时是返回所有的输出序列 #True表示返回所有的输出序列 #False表示返回输出序列的最后一个输出 #在堆叠的LSTM层时必须设置,最后一层LSTM不用设置,默认值为False )) #第二层和第三层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元,防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512,return_sequences=True)) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元,防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512))#千万不要丢括号!!!! #全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dense(256))#256个神经元的全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75)) model.add(tf.keras.layers.Dense(num_pitch))#输出的数目等于所有不重复的音调数 #激活层 model.add(tf.keras.layers.Activation('softmax'))#Softmax激活函数求概率 #配置神经网络模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0004)) #选择的损失函数是交叉熵,用来计算误差。使用对于RNN来说比较优秀的优化器-RMSProp #优化器如果使用字符串的话会用默认参数导致效果不好 return model
时间: 2024-04-03 19:34:14 浏览: 15
这段代码是用 TensorFlow 构建的一个音乐生成的神经网络模型,其中包括三个 LSTM 层、两个 Dropout 层、两个全连接层和一个 Softmax 激活函数层。它的输入是 inputs,输出是一个 num_pitch 大小的数组,用于表示音符的概率分布。该模型使用 RMSprop 优化器和交叉熵损失函数进行训练。你可以通过指定 weights_file 参数来加载训练好的参数文件来测试该模型。
相关问题
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
这是一个创建神经网络层的函数,参数说明如下:
- inputs: 输入数据,一个 Tensor 对象。
- in_size: 输入数据的大小。
- out_size: 输出数据的大小。
- activation_function: 激活函数,可以是 None、tf.nn.relu、tf.nn.sigmoid 等。
函数实现可以参考如下代码:
```python
import tensorflow as tf
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
# 定义权重和偏置
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
# 定义线性计算
wx_plus_b = tf.matmul(inputs, weights) + biases
# 如果有激活函数,则使用激活函数
if activation_function is None:
outputs = wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(wx_plus_b)
return outputs
```
这个函数使用 TensorFlow 实现了一个全连接层,其中包括权重、偏置、线性计算和激活函数。其中,权重是一个 in_size x out_size 的矩阵,偏置是一个 1 x out_size 的矩阵,线性计算使用矩阵乘法计算 wx+b,最后使用激活函数得到输出。如果没有指定激活函数,则直接返回 wx+b。
class Net(nn.Module): def __init__(self, num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2, is_training = True): super(Net, self).__init__() self.num_inputs = num_inputs self.training = is_training self.lin1 = nn.Linear(num_inputs, num_hiddens1) self.lin2 = nn.Linear(num_hiddens1, num_hiddens2) self.lin3 = nn.Linear(num_hiddens2, num_outputs) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, X): H1 = self.relu(self.lin1(X.reshape((-1, self.num_inputs)))) # 只有在训练模型时才使用dropout if self.training == True: # 在第一个全连接层之后添加一个dropout层 H1 = dropout_layer(H1, dropout1) H2 = self.relu(self.lin2(H1)) if self.training == True: # 在第二个全连接层之后添加一个dropout层 H2 = dropout_layer(H2, dropout2) out = self.lin3(H2) return out解释一下各行代码的用法和意义
这是一个使用PyTorch框架定义的神经网络模型,包含三个全连接层和一个ReLU激活函数。下面解释每行代码的用法和意义:
1. 定义一个名为Net的类,继承自nn.Module类。
2. 类的构造方法,定义了输入层、输出层、两层隐藏层的神经元数量以及是否训练的标志。
3. 调用父类的构造方法,初始化神经网络。
4. 定义一个实例变量,表示输入数据的特征数量。
5. 定义一个实例变量,表示当前模型是否处于训练状态。
6. 定义第一个全连接层,输入为输入特征数量,输出为第一个隐藏层神经元数量。
7. 定义第二个全连接层,输入为第一个隐藏层神经元数量,输出为第二个隐藏层神经元数量。
8. 定义输出层,输入为第二个隐藏层神经元数量,输出为输出特征数量。
9. 定义ReLU激活函数。
10. 实现前向传播的过程,接受输入数据X,首先将其reshape为(batch_size, num_inputs)的形状,其中batch_size表示批量数据的数量。
11. 在第一个全连接层后应用ReLU激活函数,得到第一个隐藏层的输出H1。
12. 如果当前模型处于训练状态,则在第一个全连接层后添加一个dropout层,丢弃一部分神经元的输出,以防止过拟合。
13. 在第二个全连接层后应用ReLU激活函数,得到第二个隐藏层的输出H2。
14. 如果当前模型处于训练状态,则在第二个全连接层后添加一个dropout层,丢弃一部分神经元的输出,以防止过拟合。
15. 将第二个隐藏层的输出作为输入,通过输出层得到模型的预测输出。
16. 返回模型的预测输出。