lstm中look_back的大小选择_LSTM模型怎么画？5步快速创建精美模型图

关于LSTM中look_back的大小选择，一般需要根据具体的应用场景和数据特点来确定。一般情况下，look_back的大小决定了模型能够记忆的时间长度，而过大的look_back会导致模型过于复杂，容易过拟合，过小的look_back则可能无法捕捉到数据中的长期依赖关系。因此，需要根据具体情况进行调整和优化。

关于如何快速创建LSTM模型图，可以按照以下5个步骤进行：

1. 安装graphviz和pydotplus这两个库，用于可视化模型图。

2. 导入所需的库和模块，例如keras等。

3. 构建LSTM模型，包括输入层、LSTM层、输出层等。

4. 使用pydotplus将模型转化为可视化图形。

5. 使用matplotlib等库将可视化图形展示出来。

以下是一个简单的示例代码，用于创建并可视化LSTM模型图：

# 导入所需的库和模块
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from keras.utils.vis_utils import plot_model
import pydotplus
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
from IPython.display import SVG

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))

# 将模型转化为可视化图形
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

# 展示可视化图形
SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))

这段代码将LSTM模型转化为可视化图形，并将其展示出来。其中，plot_model函数用于将模型转化为图形文件，model_to_dot函数用于将模型转化为pydotplus图形对象，SVG函数则用于在notebook中展示图形。