请问是这样修改吗? embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(lstm1) bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) dense1 = Dense(units=32)(bidirectional) dense2 = Dense(units=5)(dense1) dense2 = Dense(1, activation='linear', name='output')(dense2) dense2 = Reshape((5, 1))(dense2) model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=dense2)

时间: 2023-12-07 12:05:21 浏览: 85
不完全正确。在你提供的代码中,你使用了名为`lstm1`的变量,但在之前的代码中没有定义。另外,你在`dense2`中定义了`Dense(units=5)`,但是根据你之前提供的信息,输出的形状应该是`(4755, 5, 1)`。因此,在模型定义中,需要将`Dense(units=5)`修改为`Dense(units=1)`,然后再添加`Reshape((5, 1))`来调整输出的形状。 下面是修改后的代码示例: ``` input1 = Input(shape=(48, 23)) input2 = Input(shape=(60, 23)) embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(input1) bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) dense1 = Dense(units=32)(bidirectional) embedding2 = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(input2) bidirectional2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding2) dense2 = Dense(units=32)(bidirectional2) concat = concatenate([dense1, dense2]) x = Dense(units=64)(concat) x = Dense(units=16)(x) output = Dense(units=1, activation='linear', name='output')(x) output = Reshape((5, 1))(output) model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output) ``` 希望这些信息可以帮助你解决问题。
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def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数,频数小于10的词语索引为0,所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语,词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始,对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test ##定义网络结构 def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test): print 'Defining a Simple Keras Model...' model = Sequential() # or Graph or whatever model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim, input_dim=n_symbols, mask_zero=True, weights=[embedding_weights], input_length=input_length)) # Adding Input Length model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3 model.add(Activation('softmax')) print 'Compiling the Model...' model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy']) print "Train..." # batch_size=32 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1) print "Evaluate..." score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) yaml_string = model.to_yaml() with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile: outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) ) model.save_weights('../model/lstm.h5') print 'Test score:', score

检查以下代码:import numpy as np import tensorflow as tf # 读取数据 with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = [line.strip() for line in f] sentences = [sentence.split() for sentence in corpus] # 构建词表和标记表 word_set = set([word for sentence in sentences for word in sentence]) tag_set = set([tag for sentence in sentences for _, tag in [tagged_word.split('/') for tagged_word in sentence]]) word_to_index = dict([(word, i+2) for i, word in enumerate(sorted(list(word_set)))]) tag_to_index = dict([(tag, i+1) for i, tag in enumerate(sorted(list(tag_set)))]) # 准备训练数据和标签 word_indices = [[word_to_index.get(word, 0) for word in sentence] for sentence in sentences] tag_indices = [[tag_to_index[tag] for _, tag in [tagged_word.split('/') for tagged_word in sentence]] for sentence in sentences] num_timesteps = max(len(x) for x in word_indices) num_samples = len(word_indices) word_indices_array = np.zeros((num_samples, num_timesteps), dtype=np.int32) for i, x in enumerate(word_indices): for j, val in enumerate(x): word_indices_array[i, j] = val # 构建模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input(shape=(num_timesteps,)), tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(word_to_index)+2, output_dim=32, mask_zero=True), tf.keras.layers.SimpleRNN(128, return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(len(tag_to_index)+1, activation=tf.nn.softmax) ]) # 编译模型 model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(word_indices_array, np.array(tag_indices), epochs=10, batch_size=64) # 保存模型 model.save('rnn_model.h5') # 保存词汇表和标记表 with open('word_set.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(word_set)) with open('tag_set.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('\n'.join(tag_set))

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