#y2 = LSTM(50,return_sequences=True)(model_input) #y2 = LSTM(50)(y2) #y2 = Dropout(0.2)(y2) #mmoe_layer = PleLayer(n_task=3,n_experts=[2,2,2],expert_dim=32,n_expert_share=8)(x) output_layers = y1
时间: 2024-04-06 17:34:55 浏览: 16
这段代码是在定义模型的输出层。其中 `output_layers` 定义为 `y1`,即上一层的输出,这里没有使用 `y2`。这段代码的注释部分 `#y2 = LSTM(50,return_sequences=True)(model_input) #y2 = LSTM(50)(y2) #y2 = Dropout(0.2)(y2)` 可能是作者在尝试不同的模型架构,但最终没有采用这部分代码。
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#x = tf.expand_dims(model_input,axis = 1) #x = Dense(32)(model_input) #x1 = Dense(32)(model_input) #x2 = Dense(32)(model_input) #x = Concatenate(axis=2)((x,x1,x2)) x = LSTM(32,return_sequences=True)(model_input) #x = LSTM(32,return_sequences=True)(x) x = LSTM(32,return_sequences=False)(x) x = Dropout(0.2)(x) y1 = Dense(16,name='EG')(x) y1 = Dense(1,name='EG1')(y1)
这段代码是在定义一个循环神经网络模型(LSTM),其中 `model_input` 是输入层的输出。具体来说,代码首先使用 LSTM 层对输入进行处理,其中 `return_sequences=True` 表示 LSTM 层的输出也是一个序列。然后,代码再次使用 LSTM 层对上一层的输出进行处理,其中 `return_sequences=False` 表示 LSTM 层只返回最后一个输出。接着,代码使用一个 Dropout 层对输出进行正则化处理。最后,代码定义了一个输出层 y1,其中 `Dense(16,name='EG')` 表示该层输出 16 个神经元,且命名为 'EG',而 `Dense(1,name='EG1')` 表示该层只有一个输出神经元,并且命名为 'EG1'。
x_lstm_out = LSTM(lstm_units, return_sequences=True)(x_lstm_in)
这行代码使用了Keras的LSTM层,将x_lstm_in输入到具有lstm_units个神经元的LSTM层中进行处理,并返回每个时间步的输出。由于设置了return_sequences为True,因此LSTM层将返回所有时间步的输出,而不仅仅是最后一个时间步的输出。这意味着x_lstm_out将是一个形状为(batch_size, time_steps, lstm_units)的三维张量,其中batch_size表示输入数据的批次大小,time_steps表示时间步数,lstm_units表示LSTM层的神经元数量。
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