lstm=LSTM(units_num,return_sequences=sequences_state)(inputs)代码解释
时间: 2024-05-25 19:15:34 浏览: 13
这段代码使用了Keras中的LSTM层,其中包括以下参数:
- `units_num`:LSTM层中LSTM单元的数量。
- `return_sequences`:指定是否返回所有的时间步的输出。如果为True,LSTM层将返回所有时间步的输出;如果为False,LSTM层将只返回最后一个时间步的输出。
- `inputs`:LSTM层的输入。
该代码的作用是创建一个LSTM层,并将其应用于给定的输入。LSTM模型是一种常用的递归神经网络模型,用于处理序列数据,如语音识别、自然语言处理等任务。LSTM层的输出可以作为下一层的输入,也可以作为模型的最终输出。
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concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 定义模型 output = Dense(units=5)(concat) #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output) #model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(output) bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) dense1 = Dense(units=32)(bidirectional) dense2 = Dense(units=5)(dense1) 中embedding现在是dim4输出,如何改为dim 是3
根据你提供的代码,我可以看到你的模型使用了两个 LSTM 层,然后连接起来,形成了一个 dim 为 3 的张量。然后你将这个张量输入到一个全连接层中,得到了一个 dim 为 2 的张量,然后再将它输入到 Embedding 层中,导致了 dim 的变化。
如果你希望 Embedding 层的输出维度为 3,你可以将其输入改为 LSTM 层的输出,而不是全连接层的输出。具体地,在定义模型时,将以下代码:
```
output = Dense(units=5)(concat)
embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(output)
```
修改为:
```
embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(concat)
```
这样,Embedding 层的输入就是 LSTM 层的输出,维度为 3,而不是全连接层的输出,维度为 2。这可以确保输出的维度为 3,而不是 4。
请问是这样修改吗? embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(lstm1) bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) dense1 = Dense(units=32)(bidirectional) dense2 = Dense(units=5)(dense1) dense2 = Dense(1, activation='linear', name='output')(dense2) dense2 = Reshape((5, 1))(dense2) model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=dense2)
不完全正确。在你提供的代码中,你使用了名为`lstm1`的变量,但在之前的代码中没有定义。另外,你在`dense2`中定义了`Dense(units=5)`,但是根据你之前提供的信息,输出的形状应该是`(4755, 5, 1)`。因此,在模型定义中,需要将`Dense(units=5)`修改为`Dense(units=1)`,然后再添加`Reshape((5, 1))`来调整输出的形状。
下面是修改后的代码示例:
```
input1 = Input(shape=(48, 23))
input2 = Input(shape=(60, 23))
embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(input1)
bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding)
dense1 = Dense(units=32)(bidirectional)
embedding2 = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(input2)
bidirectional2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding2)
dense2 = Dense(units=32)(bidirectional2)
concat = concatenate([dense1, dense2])
x = Dense(units=64)(concat)
x = Dense(units=16)(x)
output = Dense(units=1, activation='linear', name='output')(x)
output = Reshape((5, 1))(output)
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
```
希望这些信息可以帮助你解决问题。