LSTM的python神经网络代码

以下是一个使用Python和Keras实现LSTM神经网络的示例代码：

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

# 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)

# 将数据重塑为LSTM的输入格式
data = data.reshape((1, 1, 100))
target = target.reshape((1, 1, 100))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(1, 100), return_sequences=True))
model.add(Dense(100))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=100, verbose=0)

# 预测结果
result = model.predict(data, verbose=0)
print(result.reshape((100,)))

这个示例代码演示了如何使用Keras库来实现一个简单的LSTM神经网络。在这个例子中，我们使用一个长度为100的序列作为输入，模型的目标是预测这个序列中每个元素的下一个值。模型包含一个LSTM层和一个全连接层，使用均方误差作为损失函数进行训练。最终，我们使用训练好的模型对输入序列进行预测，并输出预测结果。