input_shape 怎么取值

时间: 2023-12-03 18:08:44 浏览: 28
input_shape 是一个元组,用于指定输入张量的形状。在 Keras 中,可以使用以下几种方式来指定 input_shape: 1. 如果输入张量是一个二维张量,如图像数据,则可以使用 (height, width) 来指定 input_shape。 2. 如果输入张量是一个三维张量,如时间序列数据,则可以使用 (timesteps, input_dim) 来指定 input_shape。 3. 如果输入张量是一个四维张量,如图像数据,且包含通道维度,则可以使用 (height, width, channels) 来指定 input_shape。 例如,如果输入张量是一个 28x28 的灰度图像,则可以使用 input_shape=(28, 28, 1) 来指定其形状。如果输入张量是一个长度为 100 的时间序列,且每个时间步有 10 个特征值,则可以使用 input_shape=(100, 10) 来指定其形状。
相关问题

input_shape = (train_X.shape[1], train_X.shape[2]) 这个是输入的形状吗?

是的,`input_shape` 表示模型输入数据的形状,通常是一个元组 (tuple),其中第一个元素表示数据的行数(样本数),第二个元素表示数据的列数(特征数)或者深度(通道数),第三个元素表示数据的层数或者时间步数等。在这个例子中,`train_X` 的形状是 `(样本数, 时间步长, 特征数)`,因此 `input_shape` 取值为 `(train_X.shape[1], train_X.shape[2])`。在定义模型时,需要将 `input_shape` 传递给第一层,以便模型能够正确的处理输入数据。

# 定义模型 model = Sequential() # 添加CNN层 model.add( TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu', input_shape=(None, testX.shape[1], 1)))) model.add(TimeDistributed(MaxPooling1D(pool_size=1))) model.add(TimeDistributed(Flatten())) # 添加LSTM层 model.add(LSTM(4, return_sequences=True)) model.add(Attention(50)) model.add(Dense(1))其中50什莫意思

在上述代码中,`model.add(Attention(50))`表示向模型中添加一个注意力层,该层的参数为50。注意力层用于对输入序列中不同位置的信息进行加权处理,以便模型更加关注重要的部分。具体来说,这里的50指的是注意力机制中的参数或配置,用于控制模型对输入序列中各个位置的关注程度。具体取值的含义可能需要查看具体实现的细节或者参考文档中的说明。

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解释如下代码:for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

改成三分类预测代码n_trees = 100 max_depth = 10 forest = [] for i in range(n_trees): idx = np.random.choice(X_train.shape[0], size=X_train.shape[0], replace=True) X_sampled = X_train[idx, :] y_sampled = y_train[idx] X_fuzzy = [] for j in range(X_sampled.shape[1]): if np.median(X_sampled[:, j])> np.mean(X_sampled[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_sampled[:, j], [np.min(X_sampled[:, j]), np.median(X_sampled[:, j]), np.mean(X_sampled[:, j]), np.max(X_sampled[:, j])]) X_fuzzy.append(fuzzy_vals) X_fuzzy = np.array(X_fuzzy).T tree = RandomForestClassifier(n_estimators=1, max_depth=max_depth) tree.fit(X_fuzzy, y_sampled) forest.append(tree) inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) y_pred = np.zeros(y_train.shape) for tree in forest: a = [] for j in range(X_train.shape[1]): if np.median(X_train[:, j]) > np.mean(X_train[:, j]): fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) else: fuzzy_vals = fuzz.trapmf(X_train[:, j], [np.min(X_train[:, j]), np.median(X_train[:, j]), np.mean(X_train[:, j]), np.max(X_train[:, j])]) a.append(fuzzy_vals) fuzzy_vals = np.array(a).T y_pred += tree.predict_proba(fuzzy_vals)[:, 1] y_pred /= n_trees model.fit(X_train, y_pred, epochs=10, batch_size=32) y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

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