model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res) 是定义函数最后一行定义的,之前如何可以调用?
时间: 2024-02-27 21:56:36 浏览: 25
`model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res)` 这行代码定义了一个 Keras 模型,将 `input_data1` 和 `input_data2` 作为输入,将 `res` 作为输出。在函数的最后一行,这个模型被返回并赋值给了 `model` 变量。
如果你想在函数内调用这个模型,可以将这行代码移动到函数的开头,并将 `model` 变量作为函数的返回值:
```
def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config):
# 定义输入层
input_data1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]))
input_data2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2]))
# 定义 LSTM 模型
...
# 使用 GARCH 模型预测波动率
am = arch.arch_model(trainY, vol='GARCH', p=1, q=1)
res = am.fit()
volatility = res.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1].values
# 将预测结果和波动率相乘,得到最终的预测结果
pred = model.predict([trainX1, trainX2])
pred = pred * np.sqrt(volatility)
# 将预测结果作为一个新的特征加入到模型中
new_feature = pred.reshape(-1, 1) # 重塑成 (batch_size, 1) 的形状
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2, new_feature])
res = Activation('sigmoid')(concat)
# 定义模型并返回
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res)
return model
```
这样,你就可以在函数内部使用 `model` 变量,而且调用函数时会返回这个模型。