python LSTM模型需要什么参数

Python的LSTM模型通常需要以下参数：

1. `input_shape` - 输入数据的形状，通常是一个三元组（timesteps，features，batch_size）。

2. `units` - LSTM层中的输出维度。

3. `activation` - LSTM层的激活函数，通常使用tanh。

4. `return_sequences` - 是否返回完整的输出序列（True）或只返回最后一个输出（False）。

5. `dropout` - 输入数据的丢弃比例。

6. `recurrent_dropout` - 循环层状态的丢弃比例。

7. `kernel_initializer` - 权重的初始化方法。

8. `bias_initializer` - 偏置的初始化方法。

9. `kernel_regularizer` - 权重的正则化方法。

10. `bias_regularizer` - 偏置的正则化方法。

这些参数的设置可以根据具体应用场景进行调整。