写一段 python 用于lstm的代码
时间: 2023-10-04 14:12:07 浏览: 43
以下是一个简单的LSTM实现的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 定义输入数据
data = np.array([[0.1, 0.2, 0.3], [0.2, 0.3, 0.4], [0.3, 0.4, 0.5], [0.4, 0.5, 0.6]])
# 将数据分为输入和输出
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
# 定义LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(2, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 将输入数据调整为LSTM的输入形状
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)
# 预测
x_input = np.array([0.5, 0.6])
x_input = x_input.reshape((1, 2, 1))
yhat = model.predict(x_input, verbose=0)
print(yhat)
```
在上面的代码中,我们首先定义了输入数据,然后将其分为输入和输出。接下来,我们定义了一个LSTM模型,它具有一个LSTM层和一个密集层。然后,我们将输入数据调整为LSTM的输入形状,并训练模型。最后,我们预测一个新的输入并打印输出。