请根据一下代码补全:vec_dv = vec_dv.apply(lambda x: x.apply(lambda y: y/np.linalg.norm(y))) #转成有监督数据 vecc_dv = series_to_supervised(vec_dv, 1, 1) #转换成模型需要的输入格式,形状为(2943,12,3) veccc_dv = np.float32(np.array(vecc_dv.values.tolist())) #把数据分为训练数据和测试数据 train_data = 2352 train = veccc_dv[:train_data, :] test = veccc_dv[train_data:, :] train_X = train[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状:2352,6,3 train_Y = train[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状:2352,6,3 test_X = test[:, :6] #数据类型Array of fioat32,形状:591,6,3 test_Y = test[:, 6:] #数据类型Array of fioat32,形状:591,6,3 # 模型搭建 model = Sequential()
时间: 2024-01-29 10:05:02 浏览: 30
请补全以下代码:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
# 模型搭建
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(6,3), return_sequences=True))
model.add(Dense(units=3))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
```
这个模型使用了 LSTM 层来处理时序数据(输入形状为 (6,3)),并输出一个形状为 (6,3) 的张量。其中,units 参数控制 LSTM 层的神经元个数,optimizer 参数控制模型的优化器,loss 参数控制模型的损失函数。在本例中,我们使用了 'adam' 优化器和 'mse' 损失函数。
相关问题
Word2vec_train_data = list(map(lambda x: x.split(), X_train))解释一下map函数是啥意思?
map函数是Python内置的高阶函数之一,它可以将一个函数作用于一个可迭代对象的每个元素上,并返回一个新的可迭代对象,其中每个元素都是原可迭代对象中对应元素经过函数处理后的结果。在这个代码中,map函数将lambda函数作用于X_train中的每个元素,将其按空格分割成一个个单词,并返回一个新的列表Word2vec_train_data。
list(map(lambda vec: np.linalg.norm(melon - vec, ord = 2), mean_vectors))
这段代码是使用了lambda函数和map函数对一个列表中的每个元素进行操作。lambda函数定义了一个匿名函数,用来计算两个向量之间的欧几里德距离。np.linalg.norm函数用于计算向量的范数,其中参数ord=2表示计算欧几里德范数。mean_vectors是一个包含多个向量的列表,melon是一个指定的向量。
map函数将lambda函数应用于mean_vectors列表中的每个向量,返回一个新的列表,该列表包含了melon向量与mean_vectors中每个向量之间的欧几里德距离。最终结果是一个包含了所有距离值的列表。
请注意,这里使用了numpy库中的np.linalg.norm函数和mean_vectors变量,所以在运行代码之前需要导入numpy库。
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