用tf.keras写一个一维卷积神经网络与lstm网络结合的深度学习的代码,用于对24002561的数据的三分类
时间: 2023-05-19 16:01:22 浏览: 66
以下是使用tf.keras编写的一维卷积神经网络与LSTM网络结合的深度学习代码,用于对24002561的数据进行三分类:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型
def create_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(None, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
tf.keras.layers.LSTM(units=64),
tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(units=3, activation='softmax')
])
return model
# 加载数据
data = # 加载24002561的数据
# 数据预处理
data = data.reshape(-1, 1)
data = tf.keras.utils.normalize(data, axis=0)
data = data.reshape(-1, 100, 1) # 假设数据有100个时间步
# 创建模型
model = create_model()
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, validation_split=0.2)
```
注意:这里的`labels`是数据对应的标签,需要根据具体情况进行设置。