LSTM input layer的shape是（batch_size, time_steps, input_dim）详细解释一下imput_dim

LSTM (Long Short-Term Memory)是一种神经网络结构，可以处理序列数据，例如时间序列数据。LSTM的输入数据是一个三维张量，其中第一维是batch_size，表示每个batch中有多少个序列；第二维是time_steps，表示每个序列有多少个时间步；第三维是input_dim，表示每个时间步的输入维度。

input_dim指的是每个时间步的输入维度，也就是每个时间步输入的特征数。例如，如果我们要预测股票价格，我们可以将输入特征设置为股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价等，那么input_dim就是4。在训练模型时，我们可以使用多个特征作为输入，每个特征对应一个input_dim的维度。

总之，LSTM的input layer的shape是（batch_size, time_steps, input_dim），其中input_dim表示每个时间步的输入特征数。

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# 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, name="encode_lstm"), ],name="encoder") return model # 解码器 def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[0], input_shape=output_shape, name="decoder_repeatvector"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True,name="decode_lstm"), tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # expected shape=(None, None, 12), found shape=(None, 12, 256) # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim): encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim) decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim) model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model]) return model改正一下模型

根据您提供的代码，您需要将编码器模型的LSTM层的return_sequences参数设置为True，以便正确地将输出形状传递给解码器模型。同时，您还需要将解码器模型的RepeatVector层的输入形状设置为output_shape[1]，而不是output_shape[0]。修改后的代码如下所示：

# 编码器
def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim):
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"),
        tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, name="encode_lstm"),
    ], name="encoder")
    return model

# 解码器
def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim):
    model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[1], input_shape=(latent_dim,), name="decoder_repeatvector"),
        tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, name="decode_lstm"),
        tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"),
    ], name="decoder")
    return model

# 定义模型
def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim):
    encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim)
    decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim)
    model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model])
    return model

解释这段代码class LSTM(nn.Module): def __init__(self,p,input_size, output_size, hidden_layer_size,past_history_size): """ :param input_size: 输入数据的维度 :param hidden_layer_size:隐层的数目 :param output_size: 输出的个数 """ super().__init__() # self.hidden_layer_size1 = hidden_layer_size*past_history_size self.hidden_layer_size1 = hidden_layer_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size, batch_first=True) self.linear1 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear2 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear3 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear4 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear5 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.dropout = nn.Dropout(p=p) def forward(self, input_x): lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_x) lstm_out = self.dropout(lstm_out) # lstm_out = lstm_out.reshape(len(input_x),-1) linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4, linear_out5 = self.linear1(lstm_out), self.linear2(lstm_out),self.linear3(lstm_out), self.linear4(lstm_out),self.linear5(lstm_out) # print(linear_out1.shape) linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4, linear_out5 = linear_out1[:, -1, :], linear_out2[:, -1, :],linear_out3[:, -1, :], linear_out4[:, -1, :],linear_out5[:, -1, :] linear_out = torch.stack([linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4,linear_out5], dim=-1) linear_out = torch.squeeze(linear_out) return linear_out

这段代码定义了一个名为LSTM的神经网络类，继承自PyTorch中的nn.Module类。该类包含了一个LSTM层和5个全连接层，用于将LSTM层的输出映射到5个不同的输出。其中，输入数据的维度为input_size，隐层的数目为hidden_layer_size，输出的个数为output_size。在前向传播时，输入数据input_x首先被传入LSTM层中，得到LSTM层的输出lstm_out和隐藏状态self.hidden_cell。然后，lstm_out经过一个dropout层进行正则化处理，再分别经过5个全连接层进行线性变换，得到5个输出。最后，这5个输出通过torch.stack函数沿着最后一维进行拼接，得到一个形状为[batch_size, output_size, 5]的张量，再通过torch.squeeze函数将其压缩为形状为[batch_size, output_size]的张量，并作为前向传播的输出返回。