lstm_path = "1/model_lstm/epoch_" transformer_path = "1/model_transformer/epoch_" save_path = lstm_path save_path = transformer_path
时间: 2024-02-06 21:03:36 浏览: 20
这段代码看起来是定义了两个路径变量,一个是LSTM模型的路径,另一个是Transformer模型的路径。然后将LSTM模型的路径存储到save_path变量中,但是随后又将Transformer模型的路径存储到了save_path变量中,这样之前存储的LSTM模型路径就被覆盖了。如果你想要同时保存两个模型的路径,可以定义两个不同的变量来存储它们,例如:lstm_save_path和transformer_save_path。
相关问题
lstm_dropout=0和lstm_dropout=0.1区别
在LSTM模型中,dropout是一种正则化方法,用于减少过拟合并提高模型的泛化能力。当lstm_dropout=0时,模型中的LSTM层没有应用dropout正则化,因此模型可能会更容易过拟合。而当lstm_dropout=0.1时,LSTM层应用了10%的dropout正则化,这意味着在每个训练批次中,10%的节点将被随机地“关闭”,这有助于减少过拟合并提高模型的泛化能力。因此,lstm_dropout=0和lstm_dropout=0.1会在LSTM层的训练过程中产生不同的影响,具体取决于数据集和模型的复杂度。
lstm_c, lstm_h = lstm_state
这行代码是将 LSTM 单元的状态分别存储到变量 lstm_c 和 lstm_h 中。其中,lstm_c 是 LSTM 单元的细胞状态,lstm_h 是 LSTM 单元的隐藏状态。这两个状态在循环神经网络中很重要,可以用来传递信息和记忆。在下一次循环中,这些状态将作为输入传递给 LSTM 单元,与当前输入一起计算出新的状态。