model = Sequential() model.add((RNN(units=100, return_sequences=True))) model.add((RNN(units=200, return_sequences=True))) model.add((RNN(300, return_sequences=False))) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('relu')) model.c
时间: 2023-11-12 20:08:36 浏览: 30
你的代码片段有误,最后的 `model.c` 是不完整的,无法理解你想表达的意思。但是根据代码前面的部分可以看出,你正在构建一个基于序列模型的循环神经网络(RNN),其中包含了三个RNN层和一个Dense层,最后使用ReLU作为激活函数。同时,在第三个RNN层后还添加了一个Dropout层,用于防止过拟合。这个模型的输出是一个标量。如果你还有其他问题或需要更多帮助,请继续提问。
相关问题
#构建 RNN/LSTM/GRU 模型 # 构建模型 model2 = Sequential() # 添加 RNN/LSTM/GRU 层 model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True, input_shape=(train_X.shape[1], 1))) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True)) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512)) model2.add(Dropout(0.2)) #在模型中添加Attention层 model2.add(Attention()) # 添加全连接层 model2.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model2.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')中attention层应该输入什么,代码举例
在模型中添加 Attention 层需要输入上一层的输出,即 LSTM 的输出。代码示例如下:
```
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Dropout
from keras.models import Model
from keras_self_attention import SeqSelfAttention
inputs = Input(shape=(train_X.shape[1], 1))
# 添加 LSTM 层
lstm1 = LSTM(units=512, return_sequences=True)(inputs)
dropout1 = Dropout(0.2)(lstm1)
lstm2 = LSTM(units=512, return_sequences=True)(dropout1)
dropout2 = Dropout(0.2)(lstm2)
lstm3 = LSTM(units=512)(dropout2)
dropout3 = Dropout(0.2)(lstm3)
# 在模型中添加 Attention 层
attention = SeqSelfAttention(units=128)(dropout3)
# 添加全连接层
outputs = Dense(units=1)(attention)
# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
```
其中,使用了 `keras-self-attention` 库中的 `SeqSelfAttention` 层来实现 Attention。注意,这里的 `units` 参数指定的是 Attention 层的输出维度。
tf.keras.layers.RNN(units=32, input_shape=(15, 8), return_sequences=True), TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'
这个错误提示是因为 `tf.keras.layers.RNN` 构造函数需要指定一个 RNN 单元 `cell`,但是你没有指定。你需要在构造函数中指定一个 RNN 单元,例如 `tf.keras.layers.SimpleRNN`,`tf.keras.layers.LSTM` 或 `tf.keras.layers.GRU`,然后将其作为 `cell` 参数传递给 `tf.keras.layers.RNN`。
以下是一个使用 `tf.keras.layers.SimpleRNN` 作为 RNN 单元的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
# 定义 RNN 模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.RNN(tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units=32), input_shape=(15, 8), return_sequences=True),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
# 输出模型结构
model.summary()
```
在这个示例中,我们将 `tf.keras.layers.SimpleRNNCell` 作为 RNN 单元,并将其包装在 `tf.keras.layers.RNN` 中。`units` 参数指定了 RNN 单元中隐藏层的神经元数量,`input_shape` 参数指定了输入数据的形状,`return_sequences` 参数指定了是否返回所有时间步长的输出(默认只返回最后一个时间步长的输出)。最后,我们添加了一个 `tf.keras.layers.Dense` 层,用于将 RNN 的输出映射到所需的输出空间。
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