class Recovery(Model): def __init__(self, hidden_dim, n_seq): self.hidden_dim=hidden_dim self.n_seq=n_seq return def build(self, input_shape): recovery = Sequential(name='Recovery') recovery = net(recovery, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.n_seq) return recovery
时间: 2024-02-14 08:26:50 浏览: 64
seq_info.rar_*seq_info_SEQ_INFO
这段代码定义了一个名为Recovery的类,继承自Keras的Model类。Recovery类用于构建一个恢复模型,该模型用于将输入序列恢复为原始数据。
Recovery类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim和n_seq两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量,n_seq指定序列长度。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为recovery的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.n_seq(因为恢复模型的输出与输入具有相同的序列长度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Recovery类的实例,你可以使用build方法来构建一个恢复模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。序列长度由n_seq指定。恢复模型可以用于将输入序列恢复为原始数据,例如在序列预测或生成任务中。
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