kernel_initializer='glorot_uniform'
时间: 2023-05-01 21:06:37 浏览: 101
kernel_initializer='glorot_uniform'是权重矩阵的初始化方式之一,它由Glorot等人在2010年提出来,它可以使得神经网络的权重初始化在正负较小的范围内。这种初始化方式可以提高神经网络的训练速度和准确率。
相关问题
input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1)) conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1) pool11 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv11) conv12 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool11) pool12 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv12) gru11 = GRU(32, return_sequences=True)(pool12) # drop1 = Dropout(0.2)(gru11) gru12 = GRU(32, return_sequences=False)(gru11)在该模型基础上添加时间注意力机制
要在给定的模型基础上添加时间注意力机制,可以使用Keras的`Attention`层来实现。以下是添加时间注意力机制的示例代码:
```python
from keras.layers import Input, Conv1D, MaxPool1D, GRU, Dropout, Dense, Attention
from keras.models import Model
# 输入层
input1 = Input(shape=(look_back, n_inp1))
# 卷积层和池化层
conv11 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(input1)
pool11 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv11)
conv12 = Conv1D(filters=48, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', kernel_initializer='glorot_uniform')(pool11)
pool12 = MaxPool1D(pool_size=2, padding='valid')(conv12)
# GRU层
gru11 = GRU(32, return_sequences=True)(pool12)
gru12 = GRU(32, return_sequences=False)(gru11)
# 添加时间注意力机制
attention = Attention()(gru11)
merged = Dense(32, activation='relu')(attention)
output = Dense(1)(merged)
# 创建模型
model = Model(inputs=input1, outputs=output)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 打印模型结构
model.summary()
```
在上述代码中,我们使用了`Attention`层将GRU层的输出作为输入,并在其上应用了时间注意力机制。注意力机制的输出经过一个全连接层后连接到最终的输出层。请根据实际需要调整代码,并确保正确设置输入形状和输出层的激活函数等。
def dense(inputs, output_size, activation=None, weight_init=initializers.glorot_uniform(), bias_init=tf.zeros_initializer(), scope='dense'): with tf.compat.v1.variable_scope(scope): return tf.keras.layers.Dense(inputs, output_size, activation=activation, kernel_initializer=weight_init, bias_initializer=bias_init) TypeError: __init__() got multiple values for argument 'activation'
这个错误通常发生在您在创建`tf.keras.layers.Dense`层时多次传递了同一个参数。在这种情况下,您可能会在创建层对象时两次指定激活函数,并将相同的参数传递给`activation`。
在这个特定的代码段中,您正在使用`tf.keras.layers.Dense`层作为内部层,但是由于`tf.keras.layers.Dense`和`tf.compat.v1.variable_scope`都具有名为`activation`的参数,因此可能会出现此错误。
要解决这个问题,您可以尝试删除其中一个`activation`参数。例如,以下代码可以解决上述问题:
``` python
def dense(inputs, output_size, activation=None, weight_init=initializers.glorot_uniform(), bias_init=tf.zeros_initializer(), scope='dense'):
with tf.compat.v1.variable_scope(scope):
return tf.keras.layers.Dense(inputs, output_size, activation=activation, kernel_initializer=weight_init, bias_initializer=bias_init)
```
在这个示例中,我们删除了`tf.compat.v1.variable_scope`中的`activation`参数,因此不会再出现`TypeError: __init__() got multiple values for argument 'activation'`错误。
如果您仍然遇到错误,请提供更多的错误信息和代码细节,以便我能够更好地帮助您解决问题。