python中lstm模型代码中history后面括号内是什么内容

在Python中，LSTM模型的训练通常是通过调用Keras库中的`fit()`函数来完成的。`fit()`函数的返回值是一个`history`对象，包含了训练过程中的一些信息，如训练损失、验证损失、训练精度、验证精度等。为了能够在训练结束后对模型的表现进行评估和可视化，我们可以将`history`对象保存下来。

`history`对象的括号内通常是空的，但你也可以在括号内指定一些参数来控制训练过程的一些细节，例如`batch_size`、`epochs`、`validation_data`等。这些参数的具体含义可以参考Keras官方文档。

相关问题

python中lstm模型代码

以下是一个使用PyTorch实现LSTM模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        h0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        c0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        output, (hn, cn) = self.lstm(input, (h0, c0))
        output = self.fc(output[-1])
        return output

这个LSTM模型包含一个LSTM层和一个全连接层。在初始化函数中，我们定义了输入大小，隐藏大小和输出大小。在前向函数中，我们首先将输入传递给LSTM层，然后将LSTM层的输出传递给全连接层。最后，我们返回全连接层的输出。

Python 生成LSTM模型的代码

以下是使用Python生成LSTM模型的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

其中，`LSTM()`函数用于添加LSTM层，其中的参数表示LSTM层的神经元数。`Dense()`函数用于添加全连接层，其中的参数表示输出类别数。`compile()`函数用于编译模型，其中的参数包括损失函数、优化器和评价指标等。这里使用的是交叉熵损失函数、Adam优化器和准确率评价指标。