jupyter用sequential搭建LSTM循环神经网络模型

在Jupyter Notebook中，我们可以使用TensorFlow或Keras框架来搭建LSTM循环神经网络模型。以下是使用sequential方法搭建LSTM模型的简单示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

在上述代码中，我们定义了一个LSTM模型，其中输入数据的形状为(timesteps, input_dim)，输出数据的形状为(output_dim,)。我们使用了softmax作为输出层的激活函数，并使用交叉熵作为损失函数，优化器选择了Adam。在模型编译完成后，我们可以使用fit方法对模型进行训练，其中X_train是训练数据，y_train是训练标签，epochs是训练轮数，batch_size是批量大小，validation_data是测试集。