python实现LSTM序列长度和准确率关系图，给出完整代码

在Python中，特别是使用TensorFlow库来构建LSTM（长短时记忆网络）模型时，序列长度通常会影响模型的训练和预测效果。序列长度可以影响到模型的内存需求以及它如何处理时间步之间的依赖。更长的序列可能会导致计算复杂度增加，而较短的序列则可能导致信息丢失。

为了展示序列长度与准确率的关系，你可以创建一个简单的实验，对不同长度的输入序列应用LSTM并记录结果。以下是一个简化版的代码示例，展示了如何生成数据、构建模型、训练并绘制准确率与序列长度的关系：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个简单的时间序列任务数据集
def generate_data(lengths):
    # 假设输入数据是一维数组，标签是二进制
    inputs = np.random.rand(len(lengths), max(lengths), 1)
    labels = np.random.randint(0, 2, len(lengths))
    return inputs, labels

# 定义LSTM模型
def build_model(seq_len):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(seq_len, 1)),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 训练和评估模型
def train_and_evaluate(model, seq_lengths, X, y):
    accuracies = []
    for length in seq_lengths:
        X_temp = X[:, :length, :]
        history = model.fit(X_temp, y, epochs=5, batch_size=32)
        _, accuracy = model.evaluate(X_temp, y)
        accuracies.append(accuracy)
    return accuracies

# 创建序列长度列表
seq_lengths = np.arange(10, 200, 10)  # 示例中从10到200，步长为10

# 生成样本数据
X, y = generate_data(seq_lengths)

# 训练和获取每个长度下的准确率
accuracies = train_and_evaluate(build_model, seq_lengths, X, y)

# 绘制关系图
plt.plot(seq_lengths, accuracies, label='Accuracy vs Sequence Length')
plt.xlabel('Sequence Length')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('LSTM Accuracy vs Input Sequence Length')
plt.legend()
plt.show()