多输入单输出LSTM代码
时间: 2023-07-27 14:08:00 浏览: 71
下面是一个示例的多输入单输出LSTM的代码,使用Keras库来构建和训练模型:
```python
from keras.models import Model
from keras.layers import LSTM, Dense, Input
# 定义输入序列的形状
input_shape_1 = (None, input_dim_1) # 输入序列1的形状
input_shape_2 = (None, input_dim_2) # 输入序列2的形状
# 定义输入层
input_1 = Input(shape=input_shape_1)
input_2 = Input(shape=input_shape_2)
# 构建LSTM层
lstm_output_1 = LSTM(units=hidden_units)(input_1)
lstm_output_2 = LSTM(units=hidden_units)(input_2)
# 将多个LSTM层的输出进行合并
merged_output = concatenate([lstm_output_1, lstm_output_2])
# 添加一个全连接层
dense_output = Dense(units=output_dim, activation='softmax')(merged_output)
# 创建模型
model = Model(inputs=[input_1, input_2], outputs=dense_output)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit([input_data_1, input_data_2], output_data, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)
```
在这个示例中,我们使用了两个输入序列 `input_1` 和 `input_2`,分别通过两个LSTM层进行处理,并将它们的输出合并成 `merged_output`。然后,我们通过一个全连接层将合并后的输出映射到输出序列的维度上,并构建了一个多输入单输出的模型。
注意,代码中的 `input_dim_1`、`input_dim_2`、`hidden_units`、`output_dim` 等参数需要根据你的具体问题进行设置。同时,`input_data_1`、`input_data_2` 和 `output_data` 是训练数据,可以是numpy数组或其他适合的格式。
请根据你的具体需求和数据特点进行相应的修改和适配。
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