# 在模型中添加 Attention 层 model2.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
时间: 2023-08-31 10:43:53 浏览: 91
### 回答1:
添加 Attention 层可以提高模型的表现。SeqSelfAttention 是一种自注意力层,可以考虑序列中各个元素之间的关系,从而对序列进行更好的建模。在 Keras 中,可以通过安装 keras-self-attention 库来使用 SeqSelfAttention 层。具体代码如下:
```
from keras_self_attention import SeqSelfAttention
model2.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
```
这样就可以在模型中添加自注意力层了。注意,这里使用了 sigmoid 作为激活函数,你可以根据实际情况选择其他的激活函数。
### 回答2:
请问你需要我回答什么问题呢?
相关问题
concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model 产生如下错误 : File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:281 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'
根据错误信息,您在添加其他层时,使用了已经编译过的 `Model` 对象,而不是新的 `Sequential` 对象。因此,您需要将 `Model` 对象替换为 `Sequential` 对象,然后再添加其他层。您可以尝试以下代码:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import concatenate, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense
def LSTNetAttention():
# 定义第一个输入
input_data1 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
lstm_out1 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data1)
# 定义第二个输入
input_data2 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
lstm_out2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data2)
# 合并两个LSTM层的输出
concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2])
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True))
model.add(Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True)))
#model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=32))
model.add(Dense(units=5))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 返回模型
return model
```
这个函数使用了 `Sequential` 对象来定义模型。在这个对象上,您可以使用 `.add()` 方法添加其他层。此外,该函数还包含了编译模型的步骤,您可以根据自己的需要更改优化器和损失函数。
我的模型是这样的 : def LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config): # 输入数据 #inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(seq_len, input_dim)) time_steps1 = trainX1.shape[1] input_dim1 = trainX1.shape[2] # 定义输入张量 input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 .... concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) model.add(keras.layers.Dense(units=多步预测步数)) # 添加多步预测输出层 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model, 其中model.add形式是否有错误
是的,您在模型定义中使用了 `model.add` 的形式,但是您没有定义 `model`,因此会出现错误。要解决这个问题,您需要在函数的开头定义 `model`,然后在函数中使用 `model.add` 的形式添加层。例如:
```python
from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda, Dense, LSTM, concatenate, add, Activation
from tensorflow.keras.models import Model
def LSTNetAttention(trainX1, trainX2, trainY, config):
# 定义输入张量
time_steps1 = trainX1.shape[1]
input_dim1 = trainX1.shape[2]
input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1))
#lstm1 = input_data1 ....
# 添加其他层
lstm_out1 = LSTM(units=128, return_sequences=True)(input_data1)
# ...
concat = concatenate([lstm_out1, lstm_out2])
# 添加其他层
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat)
model.add(Dense(units=5))
model.add(Dense(units=config.prediction_steps)) # 添加多步预测输出层
highway_window = config.highway_window
#截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度
z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1)
z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z)
z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z)
z = Dense(trainY.shape[1])(z)
res = add([res, z])
res = Activation('sigmoid')(res)
# 返回模型
return model
```
在上面的代码中,我们首先定义了输入张量 `input_data1`,然后添加了一些层,包括 `LSTM` 层和 `Dense` 层。然后,我们使用 `Model` 函数定义了模型,并使用 `model.add` 的形式添加了其他层。最后,我们返回了模型。
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