lstm完整python源码

LSTM（长短期记忆）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型。下面是一个使用Python编写的LSTM完整源码示例：

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

# 准备数据
data = [[i for i in range(100)]]
data = np.array(data, dtype=float)
target = [[i for i in range(1, 101)]]
target = np.array(target, dtype=float)

data = data.reshape((1, 1, 100))
target = target.reshape((1, 1, 100))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(100, input_shape=(1, 100), return_sequences=True))
model.add(Dense(100))

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

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=1000, verbose=0)

# 测试模型
test_data = np.array([[i for i in range(100)]])
test_data = test_data.reshape((1, 1, 100))
result = model.predict(test_data, verbose=0)
print(result[0, 0, :10])  # 打印前10个预测结果

上述代码首先准备了一些训练数据和目标数据。然后，构建了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型。使用`mean_absolute_error`作为损失函数，`adam`作为优化器进行模型编译。接着，通过`fit`函数进行模型训练。最后，使用训练好的模型对测试数据进行预测，并输出前10个预测结果。

这段代码演示了一个简单的LSTM模型的构建、训练和预测过程。你可以根据自己的需求进行模型结构和参数的调整，以达到更好的效果。