如何使用刚刚的lstm
时间: 2023-07-20 09:11:42 浏览: 35
使用LSTM类需要进行以下步骤:
1. 创建一个LSTM对象,并指定输入、隐藏和输出的大小。
2. 调用LSTM对象的forward方法,并传递输入数据作为参数。
3. forward方法将返回相应的输出。
下面是一个使用LSTM类进行预测的示例代码:
```python
import numpy as np
from LSTM import LSTM
# 创建LSTM对象
lstm = LSTM(input_size=1, hidden_size=10, output_size=1)
# 定义训练数据
x_train = np.array([[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]])
y_train = np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]])
# 训练LSTM网络
for epoch in range(1000):
y_pred = lstm.forward(x_train)
loss = np.mean((y_pred - y_train) ** 2)
print("Epoch {}: Loss = {}".format(epoch+1, loss))
dL_dy = 2 * (y_pred - y_train)
lstm.backward(dL_dy)
# 使用LSTM进行预测
x_test = np.array([[10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19]])
y_pred = lstm.forward(x_test)
print("Predictions: {}".format(y_pred))
```
这个例程中,首先创建了一个LSTM对象,并指定输入、隐藏和输出的大小。然后定义了一个简单的训练数据集,其中输入为0到9的整数,输出为对应的整数加1。接着使用LSTM对象对训练数据进行训练,并输出训练误差。最后使用训练好的LSTM模型对输入数据进行预测,并输出预测结果。
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