# 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 # 定义时间步注意力机制 attention_time1 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(input_data1) attention_time1 = Activation('softmax')(attention_time1) context_time1 = Dot(axes=1)([attention_time1, input_data1]) # 定义维度注意力机制 attention_dim1 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time1) attention_dim1 = Activation('softmax')(attention_dim1) context_dim1 = Dot(axes=1)([attention_dim1, context_time1]) lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim1) # 加入LSTM层 lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1) lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1)

cp_als.zip_ALS 张量_als_cp-als_cp分解_fifth5k1

它将一个高阶张量分解为一系列 rank-1 的张量之和，每个 rank-1 张量由三个或更多向量的外积构成。 **ALS在张量分解中的应用** ALS（交替最小二乘法）通常用于矩阵分解，但在处理张量时，它的基本思想保持不变：...

lstm.rar_LSTM_python_time series

总结来说，lstm.rar_LSTM_python_time series这个压缩包很可能包含了一个用Python Keras实现的LSTM模型，用于处理时间序列预测问题，尤其是面对具有多个输入特征的场景。通过对lstm.py文件的详细研究，我们可以...

请加入卷积给我的例子： # 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 # 对于维的注意力机制 attention_mul1 = attention_3d_block(input_data1, 'dim_reduction1' ,'attention_vec1' ) attention_mul1 = Dense(64, activation='relu')(attention_mul1) # 定义时间步注意力机制 attention_time1 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(attention_mul1) attention_time1 = Activation('softmax')(attention_time1) context_time1 = Dot(axes=1)([attention_time1, attention_mul1]) # 定义维度注意力机制 attention_dim1 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time1) attention_dim1 = Activation('softmax')(attention_dim1) context_dim1 = Dot(axes=1)([attention_dim1, context_time1]) # 定义第二层时间步注意力机制 attention_time2 = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(context_dim1) attention_time2 = Activation('softmax')(attention_time2) context_time2 = Dot(axes=1)([attention_time2, context_dim1]) # 定义第二层维度注意力机制 attention_dim2 = Dense(input_dim1, activation='tanh')(context_time2) attention_dim2 = Activation('softmax')(attention_dim2) context_dim2 = Dot(axes=1)([attention_dim2, context_time2]) lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1) lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1) lstm_out1 = Dense(16, activation='softmax')(lstm_out1)

input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) # 添加卷积层 conv1d_1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input_data1) # 对于维的注意力机制 attention_mul1 = attention_3d_block...

我的模型是这样的： def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] # 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 .... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) model.add(keras.layers.Dense(units=多步预测步数)) # 添加多步预测输出层 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model，其中model.add形式是否有错误

input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 .... # 添加其他层 lstm_out1 = LSTM(units=128, return_sequences=True)(input_data1) # ... concat = concatenate([lstm_out...

将以下代码提供的输入张量改为四维import numpy as np import tensorflow as tf # 加载TFLite模型 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite') interpreter.allocate_tensors() # 获取输入输出张量 input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # 输入数据 input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32) # 设置输入张量 interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) # 模型推理 interpreter.invoke() # 获取输出结果 output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) # 打印输出结果 print(output_data)

input_data = np.array([[[[1, 2, 3]]]], dtype=np.float32) # 四维张量 # 设置输入张量 interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) # 模型推理 interpreter.invoke() # 获取输出结果 ...

将以下代码的输入张量的期望大小为改2import numpy as np import tensorflow as tf # 加载TFLite模型 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite') interpreter.allocate_tensors() # 获取输入输出张量 input_details = interpreter.get_input_details() output_details = interpreter.get_output_details() # 输入数据 input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) # 模型推理 interpreter.invoke() # 获取输出结果 output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index']) # 打印输出结果 print(output_data)

将以下代码的输入张量的期望大小改为 (1, 3)： ...在 interpreter.set_tensor 中，我们将 input_data 设置为输入张量，该张量的大小为 (1, 3)。因此，我们需要将输入张量的期望大小改为 (1, 3)。

concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 定义模型 output = Dense(units=5)(concat) #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output) #model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(output) bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) dense1 = Dense(units=32)(bidirectional) dense2 = Dense(units=5)(dense1) 中embedding现在是dim4输出，如何改为dim 是3

根据你提供的代码，我可以看到你的模型使用了两个 LSTM 层，然后连接起来，形成了一个 dim 为 3 的张量。然后你将这个张量输入到一个全连接层中，得到了一个 dim 为 2 的张量，然后再将它输入到 Embedding 层中，...

input_layer =Input(batch_shape=(batch_size,timesteps,input_dim))

这是Keras中定义输入层的方法，其中参数含义如下： - batch_size：批次大小，即一次训练所使用的样本数量。 - timesteps：序列长度，即输入数据的时间步数。 - input_dim：输入维度，即每个时间步输入的特征数...

np.expand_dims(input_image1, axis=0)意思

np.expand_dims(input_image1, axis=0)的作用是在input_image1张量的axis=0维度上增加一个新的维度，将其变成一个新的维度为1的张量。这个操作通常用于将单张图片转换成batch数据，以便输入到深度学习模型中进行处理...

def multi_head_attention(input_data, head_num): # 定义时间步注意力机制 attention_time = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(input_data) attention_time = Activation('softmax')(attention_time) # 定义特征维度注意力机制 attention_dim_list = [] for i in range(head_num): attention_dim = Dense(int(input_data.shape[-1]), activation='tanh')(input_data) attention_dim = Activation('softmax')(attention_dim) attention_dim = multiply([attention_dim, attention_time]) attention_dim_list.append(attention_dim) # 计算多头注意力 context_list = [] for i in range(head_num): context = Dot(axes=1)([attention_dim_list[i], input_data]) context_list.append(context) context = Concatenate()(context_list) return context 这部分代码可以用做你举例的多头部分吧？

它的输入参数包括 input_data（输入数据）和 head_num（头数），其中 input_data 的形状为 (batch_size, time_steps, input_dim)。该函数的输出是一个多头注意力机制的结果，即加权和后的上下文向量，其形状为 ...

inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)解释这段代码

- inputs 是一个形状为 [batch_size, num_steps, input_size] 的占位符，用于输入 LSTM 网络的输入序列。其中，batch_size 表示每个 batch 中的样本数，num_steps 表示每个样本的序列长度，input_size ...

input_img = torch.cat([img, mask], dim=1)

这行代码使用 PyTorch 中的 torch.cat 函数将 img 和 mask 沿着第一个维度（即通道维度）拼接起来，生成一个新的张量 input_img。这里假设 img 和 mask 的形状都是 [batch_size, channel, height, ...

def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )

- batch_first：如果为True，则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims)；否则，形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。 - dropout：如果num_layers=1，则不使用dropout；否则...

input_layer = Input(shape=(len(input_columns), 1)) # CNN cnn = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_layer) cnn = GlobalMaxPooling1D()(cnn) # Bi-CLSTM lstm_cell = BiCLSTMCell(64) lstm = tf.keras.layers.RNN(lstm_cell, return_sequences=True)(input_layer) lstm = Bidirectional(tf.keras.layers.RNN(lstm_cell, return_sequences=True))(lstm) lstm = tf.keras.layers.Attention()([lstm, lstm]) lstm = GlobalMaxPooling1D()(lstm) # 合并CNN和Bi-CLSTM的输出 merged = Concatenate()([cnn, lstm]) # 输出层 output_layer = Dense(len(output_columns), activation='relu')(merged)这个模型的运行过程及原理是什么

模型的输入数据是一个三维张量，形状为(batch_size, time_steps, input_dim)，其中batch_size表示输入数据的批次大小，time_steps表示时间步数，input_dim表示每个时间步的输入特征维度。模型的输出数据也是一个三维...

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input_data = x_train.unsqueeze(1)

input_shape=(None, 2, 1)是几维数据

input_data_dims = [512, 512, 512]是什么意思

input_size = 1

(input_dim, hidden_dim, num_layers=1,batch_first=True)

input_layer =Input(batch_shape=(batch_size,timesteps,input_dim))

np.expand_dims(input_image1, axis=0)意思

input_img = torch.cat([img, mask], dim=1)

def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )

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