tdnn python 模型函数

TDNN（Time Delay Neural Network）是一种时间延迟神经网络模型，用于处理时间序列数据。在Python中，TDNN模型的实现需要使用一些函数。

首先，需要导入需要的库，如numpy、keras.layers。然后，定义模型：

def tdnn(input_shape, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros'):
    model = Sequential()

    model.add(Conv1D(filters=50,
                     kernel_size=6,
                     strides=1,
                     activation='relu',
                     kernel_initializer=kernel_initializer,
                     bias_initializer=bias_initializer,
                     input_shape=input_shape))

    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=2))

    model.add(Conv1D(filters=100,
                     kernel_size=4,
                     strides=1,
                     activation='relu',
                     kernel_initializer=kernel_initializer,
                     bias_initializer=bias_initializer))

    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2, strides=2))

    model.add(Flatten())

    model.add(Dense(units=500, activation='relu',
                    kernel_initializer=kernel_initializer,
                    bias_initializer=bias_initializer))

    model.add(Dropout(rate=0.5))

    model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid',
                    kernel_initializer=kernel_initializer,
                    bias_initializer=bias_initializer))

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

    return model

该模型包含Conv1D层、MaxPooling1D层、Flatten层、Dense层和Dropout层，最后使用二元交叉熵作为损失函数，优化器为Adam，评价指标为准确率（accuracy）。

最后，训练模型时需要传入输入数据和目标数据，并指定训练轮数和批大小等参数：

history = model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(test_x, test_y))

以上是TDNN模型在Python中的简介。