用python的keras库写一个输入为（315，20000， 7），输出为（315， 1）的LSTM-RNN回归预测模型

好的，可以使用以下代码实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

model = Sequential()

# 添加 LSTM 层
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(20000, 7), return_sequences=True))
model.add(LSTM(units=64))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

print(model.summary())

这个模型中，输入层的形状为 (315, 20000, 7)，其中 315 表示数据长度，20000 表示每个数据由 20000 个时间步和 7 个特征组成。输出层的形状为 (315, 1)，表示每个数据预测的结果为一个标量。LSTM 层使用了 64 个神经元，输出层为一个全连接层。模型使用了均方误差损失函数和 Adam 优化器。

相关问题

用python的keras库写一个输入为（315，20000， 7），输出为（315， 1）的LSTM-RNN回归预测模型。代码包括数据预处理，模型构建，再用（315， 20000， 7）的数据作为测试集进行预测

好的，我已经理解您的要求。以下是用Python的keras库编写输入为(315,20000,7)，输出为(315,1)的LSTM-RNN回归预测模型的代码，包括数据预处理，模型构建和测试集预测：

首先，我们需要导入相应的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

接下来,我们需要创建训练集和测试集:

# 创建训练集和测试集
data = np.random.rand(315,20000,7) #生成随机数据
train_data = data[:250]
test_data = data[250:]

数据预处理完成后, 我们可以构建LSTM-RNN回归模型了：

# 模型构建
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(20000, 7)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

最后，在训练数据上拟合模型并用测试集进行预测：

# 训练模型
model.fit(train_data, np.random.rand(250,1), batch_size=32, epochs=5)

# 预测测试集
predictions = model.predict(test_data)

print(predictions)

以上是用Python的keras库编写输入为（315，20000，7）,输出为（315，1）的LSTM-RNN回归预测模型的代码，希望能够帮助您。

Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 37, in <module> train_ner() File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\run.py", line 24, in train_ner from bert_base.train.bert_lstm_ner import train File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\bert_lstm_ner.py", line 23, in <module> from bert_base.train.models import create_model, InputFeatures, InputExample File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\models.py", line 10, in <module> from bert_base.train.lstm_crf_layer import BLSTM_CRF File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\train\lstm_crf_layer.py", line 9, in <module> from tensorflow.contrib import rnn ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

这个错误是因为 TensorFlow 2.x 中移除了 `tensorflow.contrib` 模块。在 TensorFlow 2.x 版本中，很多以前位于 `tensorflow.contrib` 的功能被整合到其他模块中或者被废弃，所以您的代码不再兼容 TensorFlow 2.x。

为了解决这个问题，您需要修改您的代码，将 `tensorflow.contrib` 相关的导入语句替换为 TensorFlow 2.x 的等效方式。

具体来说，在您的代码中，将 `bert_base\train\lstm_crf_layer.py` 文件中的以下行：

from tensorflow.contrib import rnn

替换为：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

然后，您还需要确保在其他地方使用到 `tensorflow.contrib` 的地方也做相应的修改。

请注意，这只是一个示例，您可能还需要根据您的代码结构和需求做一些适当的修改。确保仔细检查并更新代码中所有相关的 `tensorflow.contrib` 导入语句。