```python def lstm_predict(string): print 'loading model......' with open('../model/lstm.yml', 'r') as f: yaml_string = yaml.load(f) model = model_from_yaml(yaml_string) print 'loading weights......' model.load_weights('../model/lstm.h5') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) data=input_transform(string) data.reshape(1,-1) #print data result=model.predict_classes(data) # print result # [[1]] if result[0]==1: print string,' positive' elif result[0]==0: print string,' neutral' else: print string,' negative'

这段代码是一个基于 LSTM 的情感分析模型的预测函数，它可以根据输入的文本字符串(string)来预测其情感倾向，即是正面的、中性的还是负面的。模型是通过Keras构建的，使用了yaml文件存储模型架构，h5文件存储模型的权重。模型在预测前需要对输入数据进行一些转换(input_transform)，然后调用predict_classes函数来获取预测结果。如果预测结果为1，则表示为正面情感；如果为0，则表示为中性情感；如果为其他值，则表示为负面情感。

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observation_shape = (DimConfig.observation_shape,) legal_action_shape = (DimConfig.legal_action_shape,) sub_action_mask_shape = (DimConfig.sub_action_mask_shape,) lstm_hidden_shape = (DimConfig.lstm_hidden_shape,) lstm_cell_shape = (DimConfig.lstm_cell_shape,) return { 'observation': ArraySpec(observation_shape, np.float64), 'legal_action': ArraySpec(legal_action_shape, np.float64), 'sub_action_mask': ArraySpec(sub_action_mask_shape, np.float64), 'lstm_hidden': ArraySpec(lstm_hidden_shape, np.float64), 'lstm_cell': ArraySpec(lstm_cell_shape, np.float64) }

这段代码定义了一些形状（shape）和数据类型（dtype），并将它们作为ArraySpec对象的一部分返回。其中包括以下键值对：

- 'observation': 使用DimConfig.observation_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。
- 'legal_action': 使用DimConfig.legal_action_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。
- 'sub_action_mask': 使用DimConfig.sub_action_mask_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。
- 'lstm_hidden': 使用DimConfig.lstm_hidden_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。
- 'lstm_cell': 使用DimConfig.lstm_cell_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。

这个函数的目的是返回一组规范化的数组规格，用于描述观察、合法动作、子动作掩码、LSTM隐藏状态和LSTM细胞状态的特性。

class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

这是一个使用LSTM的神经网络模型。该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入input传递给LSTM层，然后将最后一个时间步的输出返回作为最终输出。这个模型没有使用双向LSTM，因此它是一个单向LSTM模型。