def network_model(inputs,num_pitch,weights_file=None):#输入,音符的数量,训练后的参数文件 #测试时要指定weights_file #建立模子 model=tf.keras.Sequential() #第一层 model.add(tf.keras.layers.LSTM( 512,#LSTM层神经元的数目是512,也是LSTM层输出的维度 input_shape=(inputs.shape[1],inputs.shape[2]),#输入的形状,对于第一个LSTM必须设置 return_sequences=True#返回控制类型,此时是返回所有的输出序列 #True表示返回所有的输出序列 #False表示返回输出序列的最后一个输出 #在堆叠的LSTM层时必须设置,最后一层LSTM不用设置,默认值为False )) #第二层和第三层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元,防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512,return_sequences=True)) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75))#丢弃30%神经元,防止过拟合 model.add(tf.keras.layers.LSTM(512))#千万不要丢括号!!!! #全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dense(256))#256个神经元的全连接层 model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.75)) model.add(tf.keras.layers.Dense(num_pitch))#输出的数目等于所有不重复的音调数 #激活层 model.add(tf.keras.layers.Activation('softmax'))#Softmax激活函数求概率 #配置神经网络模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.0004)) #选择的损失函数是交叉熵,用来计算误差。使用对于RNN来说比较优秀的优化器-RMSProp #优化器如果使用字符串的话会用默认参数导致效果不好 return model
时间: 2024-03-30 18:40:12 浏览: 21
这是一个用于音符生成的神经网络模型,使用了两层 LSTM 和全连接层。其中,LSTM 层的神经元数目为 512,输出序列为所有输出序列,通过 Dropout 层进行防止过拟合。全连接层有 256 个神经元,输出数目等于所有不重复的音调数。使用 Softmax 激活函数求概率,损失函数为交叉熵,优化器为 RMSprop。该模型可以通过传入训练后的参数文件来进行音符生成。
相关问题
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
这是一个创建神经网络层的函数,参数说明如下:
- inputs: 输入数据,一个 Tensor 对象。
- in_size: 输入数据的大小。
- out_size: 输出数据的大小。
- activation_function: 激活函数,可以是 None、tf.nn.relu、tf.nn.sigmoid 等。
函数实现可以参考如下代码:
```python
import tensorflow as tf
def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
# 定义权重和偏置
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
# 定义线性计算
wx_plus_b = tf.matmul(inputs, weights) + biases
# 如果有激活函数,则使用激活函数
if activation_function is None:
outputs = wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(wx_plus_b)
return outputs
```
这个函数使用 TensorFlow 实现了一个全连接层,其中包括权重、偏置、线性计算和激活函数。其中,权重是一个 in_size x out_size 的矩阵,偏置是一个 1 x out_size 的矩阵,线性计算使用矩阵乘法计算 wx+b,最后使用激活函数得到输出。如果没有指定激活函数,则直接返回 wx+b。
def forward(self, inputs): outputs_f = None outputs_b = None
这是一个神经网络模型中的前向传播函数的代码片段。inputs是模型的输入,而outputs_f和outputs_b是分别表示前向传播和后向传播的输出,通常这两个输出会在模型的训练过程中被用到。在这个代码片段中,outputs_f和outputs_b的初始值都被设置为None,这意味着它们在函数内部的计算中会被重新赋值。
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