model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu', input_shape=(10, 7))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.1)) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(28)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

这个代码片段定义了一个基于Keras库的Sequential模型。该模型包含了一个LSTM层，一个Dropout层，以及两个Dense层。LSTM层具有80个神经元，并使用ReLU激活函数。输入形状为(10, 7)，表示输入序列的长度为10，每个时间步的特征维度为7。Dropout层的丢弃率为0.1，用于防止过拟合。两个Dense层分别具有80个和28个神经元。模型使用均方误差作为损失函数，优化器采用Adam算法。model.summary()用于打印模型的摘要信息，包括每个层的名称、输出形状以及参数数量等。