python实现一维LSTM二分类

import tensorflow as tf

# 准备数据
x = [...]  # 输入数据
y = [...]  # 标签数据

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(4, input_shape=(30025, 16), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Attention(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(x, y, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x)