网格搜索优化CNN-LSTM-注意力机制模型参数python代码

下面是一个使用网格搜索优化CNN-LSTM-注意力机制模型参数的Python代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, LSTM, Dense, Flatten, Attention

# 定义CNN-LSTM-注意力机制模型
def create_model(filters, kernel_size, pool_size, lstm_units, attention_units, learning_rate):
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, activation='relu', input_shape=(width, height, channels)))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size))
    model.add(Flatten())
    model.add(LSTM(units=lstm_units, return_sequences=True))
    model.add(Attention(units=attention_units))
    model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 创建Keras分类器
model = KerasClassifier(build_fn=create_model)

# 定义参数网格
param_grid = {
    'filters': [32, 64],
    'kernel_size': [(3, 3), (5, 5)],
    'pool_size': [(2, 2), (3, 3)],
    'lstm_units': [64, 128],
    'attention_units': [32, 64],
    'learning_rate': [0.001, 0.01]
}

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3)

# 执行网格搜索
grid_search_result = grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数组合和评分
print("Best Parameters: ", grid_search_result.best_params_)
print("Best Score: ", grid_search_result.best_score_)

# 使用最佳参数组合训练模型并进行最终评估
best_model = grid_search_result.best_estimator_
best_model.fit(X_train, y_train)
test_loss, test_accuracy = best_model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test Loss: ", test_loss)
print("Test Accuracy: ", test_accuracy)

在这个示例中，我们在CNN-LSTM模型的基础上添加了注意力机制。注意力机制可以帮助模型更好地关注输入的关键特征。

我们首先定义了一个函数`create_model`来创建包含注意力机制的CNN-LSTM模型，并使用`KerasClassifier`将其包装为可用于网格搜索的Keras分类器。

然后，我们定义了参数网格`param_grid`，其中包含了我们想要优化的参数范围，包括注意力机制的单元数量。

接下来，我们创建了一个`GridSearchCV`对象，并传入模型、参数网格和交叉验证的折数。

最后，我们调用`fit`方法来执行网格搜索。执行完毕后，我们可以通过`best_params_`属性获取最佳参数组合，并通过`best_score_`属性获取最佳模型的评分。

最后，我们使用最佳参数组合训练最佳模型，并在测试集上进行最终评估。