(4755, 48, 23) (4755, 60, 23) 是输入形状,(4755, 5, 1)是输出形状
时间: 2023-10-07 10:09:20 浏览: 16
根据你提供的信息,可以看出输入形状是(4755, 48, 23)和(4755, 60, 23),输出形状是(4755, 5, 1)。在模型定义中,需要正确设置输入层的shape以匹配输入数据的shape。在LSTNetAttention函数中,应该添加如下代码来设置输入层的shape:
```
input1 = Input(shape=(48, 23))
input2 = Input(shape=(60, 23))
```
并且在模型的输出层中,需要将输出的shape设置为(5, 1)以匹配输出数据的形状。可以通过添加如下代码来实现:
```
x = Dense(1, activation='linear', name='output')(x)
x = Reshape((5, 1))(x)
```
另外,如果你使用的是Keras中的LSTM层,需要将LSTM的返回序列设置为True,以保证LSTM层输出的形状与输入形状一致。可以通过添加如下代码来实现:
```
x = LSTM(units=config.hidden_size, return_sequences=True)(x)
```
其中config.hidden_size是LSTM层的隐藏层大小。希望这些信息可以帮助你解决问题。
相关问题
trainX Y shape is: (4755, 48, 23) (4755, 60, 23) 是输入, (4755, 5, 1)是输出
非常抱歉,我理解错了。在这种情况下,你可以使用以下代码定义模型:
```
input_data1 = Input(shape=(48, 23))
input_data2 = Input(shape=(60, 23))
lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(input_data1)
lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1)
lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1)
lstm_out1 = Dense(16, activation='softmax')(lstm_out1)
lstm2 = LSTM(128, return_sequences=True)(input_data2)
lstm_out2 = Dense(64, activation='relu')(lstm2)
lstm_out2 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out2)
lstm_out2 = Dense(16, activation='softmax')(lstm_out2)
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2], axis=1)
bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(concat)
dense1 = Dense(units=32)(bidirectional)
output_data = Dense(units=1, activation='sigmoid')(dense1)
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output_data)
```
这个模型有两个输入层(`input_data1` 和 `input_data2`),分别代表两个时间序列。每个输入层都有一个 LSTM 子层,然后将两个 LSTM 子层的输出进行连接。连接后,我们使用一个双向 LSTM 层和两个密集层来生成模型的输出。模型的输出层是一个具有 sigmoid 激活函数的密集层(因为你的输出形状是 `(4755, 5, 1)`,所以我们使用sigmoid函数)。
你可以根据需要调整模型的超参数和层数,以获得更好的性能。
conv1d输出张量是什么形状
在Keras中,Conv1D层的输出张量是一个形状为`(batch_size, steps, filters)`的三维张量,其中`batch_size`表示输入数据的批次大小,`steps`表示输入序列的长度,`filters`表示卷积核的数量,即输出的通道数。
举个例子,假设输入数据的形状为`(32, 100, 64)`,即批次大小为32,序列长度为100,通道数为64。经过Conv1D层后,输出张量的形状为`(32, 98, 128)`,其中`98`是因为默认使用`padding='valid'`,卷积核的大小为3,所以输出的序列长度为输入序列长度减去卷积核大小加上1,即`100-3+1=98`。而`128`是因为我们设置了`filters=128`,即输出的通道数为128。
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