lstm结合注意力机制的分类问题代码

下面是一个使用LSTM结合注意力机制进行分类的示例代码：

import tensorflow as tf

class AttentionLSTMClassifier(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, lstm_units, num_classes):
        super(AttentionLSTMClassifier, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(lstm_units, return_sequences=True)
        self.attention = tf.keras.layers.Attention()
        self.fc = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
        
    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        x = self.lstm(x)
        x = self.attention(x)
        x = self.fc(x)
        return x

这个模型接受一个整数序列作为输入，通过嵌入层将每个整数转换为一个向量。然后，LSTM层处理这些向量以捕获它们之间的顺序关系。接下来，注意力层计算每个时间步的注意力权重，以便更好地聚焦于对分类有用的部分。最后，全连接层将注意力向量映射到类别概率上。

下面是一个使用此模型进行训练和测试的示例代码：

# 准备数据
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_x, train_y)).shuffle(10000).batch(batch_size)
test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_x, test_y)).batch(batch_size)

# 初始化模型
model = AttentionLSTMClassifier(vocab_size, embedding_dim, lstm_units, num_classes)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 定义评估指标
train_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()
val_acc_metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练
    for step, (x_batch_train, y_batch_train) in enumerate(train_data):
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(x_batch_train)
            loss = loss_fn(y_batch_train, logits)
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)
        optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_weights))
        train_acc_metric.update_state(y_batch_train, logits)
        
    # 验证
    for x_batch_val, y_batch_val in test_data:
        val_logits = model(x_batch_val)
        val_acc_metric.update_state(y_batch_val, val_logits)
    
    # 输出训练和验证结果
    train_acc = train_acc_metric.result()
    val_acc = val_acc_metric.result()
    print(f"Epoch {epoch + 1}, train acc: {train_acc:.4f}, val acc: {val_acc:.4f}")
    
    # 重置评估指标
    train_acc_metric.reset_states()
    val_acc_metric.reset_states()

在训练过程中，我们使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数。我们还跟踪训练和验证准确度。在每个epoch结束时，我们输出这些指标，并重置评估指标以便下一个epoch。