input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) # CNN -- 时间维度 & 空间维度 temp_inp1 = input1 spat_inp1 = tf.transpose(input1, [0, 2, 1]) temp_cnn1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(temp_inp1) spat_cnn1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(spat_inp1) spat_cnn1 = tf.transpose(spat_cnn1, [0, 2, 1]) # GRU -- 时间维度 & 空间维度 temp_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(temp_cnn1) temp_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(temp_gru1) spat_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(spat_cnn1) spat_gru1 = GRU(32, return_sequences=True)(spat_gru1) # 时间注意力机制 time_last = tf.transpose(spat_gru1, [0, 2, 1]) att11 = Dense(look_back, activation='tanh')(time_last) att12 = Dense(look_back, activation='softmax', use_bias=False)(att11) time_att = Multiply()([time_last, att12]) out1 = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)该模型各层输出形状

根据给出的代码片段，可以看出这是一个序列数据的模型，其中包含了一些卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）层。

下面是每个层输出的形状：

- `temp_inp1` 和 `spat_inp1`：形状为 `(batch_size, n_inp1, look_back)`
- `temp_cnn1` 和 `spat_cnn1`：形状为 `(batch_size, n_inp1, filters)`
- `temp_gru1` 和 `spat_gru1`：形状为 `(batch_size, n_inp1, 32)`
- `time_last`：形状为 `(batch_size, 32, n_inp1)`
- `att11`：形状为 `(batch_size, 32, look_back)`
- `att12`：形状为 `(batch_size, 32, look_back)`
- `time_att`：形状为 `(batch_size, 32, n_inp1)`
- `out1`：形状为 `(batch_size, 32)`

请注意，这里的 `batch_size` 表示批量大小，`look_back` 表示时间步数，`n_inp1` 表示输入特征的数量，`filters` 表示卷积核的数量。

根据模型的结构和层之间的连接方式，每个层的输出形状会随着输入形状、层参数和模型超参数的不同而有所变化。因此，在实际使用时，可以根据具体的输入数据和模型设置来调整各层的参数和超参数，以达到期望的输出形状和性能。

相关问题

input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1) pool11 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv11) conv12 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool11) pool12 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv12) gru11 = GRU(32, return_sequences=True)(pool12) # drop1 = Dropout(0.2)(gru11) gru12 = GRU(32, return_sequences=True)(gru11) time_last = tf.transpose(gru12, [0, 2, 1]) att1 = Dense(look_back, activation='tanh')(time_last) att2 = Dense(look_back, activation='softmax', use_bias=False)(att1) time_att = Multiply()([time_last, att2]) out1 = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)打印模型

要打印上述代码中的模型结构，可以使用Keras的`Model`类的`summary()`方法。以下是打印模型的示例代码：

from keras.layers import Input, Conv1D, MaxPool1D, GRU, Dense, Multiply
from keras.models import Model

# 输入层
input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1))

# 卷积层和池化层
conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1)
pool11 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv11)
conv12 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool11)
pool12 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv12)

# GRU层
gru11 = GRU(32, return_sequences=True)(pool12)
gru12 = GRU(32, return_sequences=True)(gru11)

# 时间注意力机制
time_last = tf.transpose(gru12, [0, 2, 1])
att1 = Dense(look_back, activation='tanh')(time_last)
att2 = Dense(look_back, activation='softmax', use_bias=False)(att1)
time_att = Multiply()([time_last, att2])
out1 = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)

# 创建模型
model = Model(inputs=input1, outputs=out1)

# 打印模型结构
model.summary()

请确保在运行代码之前导入所需的库，并根据需要调整输入形状和其他层的参数。运行上述代码后，将打印出模型的详细结构信息，包括每个层的名称、输出形状和总参数数量等。

input2 = Input(shape=(look_back, n_inp2)) conv21 = Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input2) pool21 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv21) conv22 = Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool21) pool22 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv22) gru21 = GRU(64, return_sequences=True)(pool22) # drop2 = Dropout(0.2)(gru21) gru22 = GRU(64, return_sequences=True)(gru21)模型各层输出形状

根据你提供的模型架构，以下是每个层的输出形状：

- `input2` 的形状为 `(batch_size, look_back, n_inp2)`，其中 `look_back` 是时间步长，`n_inp2` 是输入特征的数量。

- `conv21` 的形状取决于卷积操作的参数设置。假设卷积操作没有改变输入的时间步长和特征数量，则 `conv21` 的形状将与 `input2` 相同，即 `(batch_size, look_back, 64)`。

- `pool21` 的形状取决于最大池化操作的参数设置。如果 `pool_size=2` 并且 `padding='valid'`，则 `pool21` 的时间步长将减半，即 `(batch_size, look_back/2, 64)`。

- `conv22` 的形状与 `conv21` 相同，即 `(batch_size, look_back/2, 64)`。

- `pool22` 的形状与 `pool21` 相同，即 `(batch_size, look_back/4, 64)`。

- `gru21` 的形状与输入的时间步长相同，并且设置了 `return_sequences=True`，所以输出的形状为 `(batch_size, look_back/4, 64)`。

- `gru22` 的形状与 `gru21` 相同，即 `(batch_size, look_back/4, 64)`。

请注意，这里使用了 `/2` 和 `/4` 来表示形状的减半操作，这是基于卷积和池化的设置。具体的形状可能因为模型的输入维度和参数设置而有所不同。如果有其他涉及形状的操作，需要根据具体情况进行调整。