利用lstm提取多变量时序数据特征,再用特征注意力机制关注重要特征,tensorflow代码
时间: 2024-05-02 13:19:10 浏览: 11
以下是基于TensorFlow实现的LSTM和特征注意力机制的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
# 定义LSTM模型
def lstm_model(features, labels, mode):
# 获取输入数据的形状
input_shape = features['x'].shape.as_list()
# 定义LSTM的隐藏层神经元数量
num_units = 64
# 定义LSTM模型
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units)
outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, features['x'], dtype=tf.float32)
# 将LSTM输出展平,以便进行全连接层处理
flattened_outputs = tf.reshape(outputs, [-1, num_units * input_shape[1]])
# 定义全连接层
fc_layer = tf.layers.Dense(units=128, activation=tf.nn.relu)
fc_outputs = fc_layer(flattened_outputs)
# 定义特征注意力机制
attention_weights = tf.layers.dense(fc_outputs, units=input_shape[1], activation=tf.nn.softmax)
attention_weights = tf.reshape(attention_weights, [-1, input_shape[1], 1])
weighted_outputs = tf.multiply(outputs, attention_weights)
attention_outputs = tf.reduce_sum(weighted_outputs, axis=1)
# 定义输出层
logits = tf.layers.dense(attention_outputs, units=1)
predictions = tf.squeeze(logits, axis=1)
# 定义损失函数和优化器
loss = tf.losses.mean_squared_error(labels, predictions)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=tf.train.get_global_step())
# 定义评估指标
eval_metric_ops = {
'rmse': tf.metrics.root_mean_squared_error(labels, predictions)
}
# 返回模型
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions=predictions, loss=loss, train_op=train_op, eval_metric_ops=eval_metric_ops)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个LSTM模型,然后定义了一个特征注意力机制。特征注意力机制的关键在于注意力权重的计算,这里使用了一个全连接层将LSTM的输出展开成一维数组,然后将其输入到另一个全连接层中,最终输出一个与输入数据形状相同的注意力权重张量。注意力权重张量被用来加权LSTM输出,以便更加关注重要的特征。
在模型训练和评估时,我们可以直接使用tf.estimator.Estimator来进行。完整的代码示例可以参考TensorFlow官方文档中的"Time series forecasting with TensorFlow"示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/time_series