# 创建顺序模型 rnn = Sequential() # 添加 SimpleRNN 层 rnn.add(SimpleRNN(units=16, input_shape=(10, 1)),kernel_initializer='random_uniform') # 输入形状为 (batch_size, timesteps, input_dim) # 添加 Dropout 层 rnn.add(Dropout(0.2),kernel_initializer='random_uniform') # 添加 Dense 层 rnn.add(Dense(units=256, activation='ELU'),kernel_initializer='random_uniform') # 添加 Dropout 层 rnn.add(Dropout(0.5),kernel_initializer='random_uniform') # 添加输出层 rnn.add(Dense(units=1, activation='ELU'),kernel_initializer='random_uniform')修改为合理代码
时间: 2023-12-08 12:03:25 浏览: 39
下面是修改后的代码:
```python
# 创建顺序模型
rnn = Sequential()
# 添加 SimpleRNN 层
rnn.add(SimpleRNN(units=16, input_shape=(10, 1), kernel_initializer='random_uniform'))
# 添加 Dropout 层
rnn.add(Dropout(0.2))
# 添加 Dense 层
rnn.add(Dense(units=256, activation='elu', kernel_initializer='random_uniform'))
# 添加 Dropout 层
rnn.add(Dropout(0.5))
# 添加输出层
rnn.add(Dense(units=1, activation='elu', kernel_initializer='random_uniform'))
```
在上述代码中,将kernel_initializer参数移到了每个层的构造函数中,并且将'ELU'修改为小写的'elu'。
相关问题
#构建 RNN/LSTM/GRU 模型 # 构建模型 model2 = Sequential() # 添加 RNN/LSTM/GRU 层 model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True, input_shape=(train_X.shape[1], 1))) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512, return_sequences=True)) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(LSTM(units=512)) model2.add(Dropout(0.2)) #在模型中添加Attention层 model2.add(Attention()) # 添加全连接层 model2.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model2.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')中attention层应该输入什么,代码举例
在模型中添加 Attention 层需要输入上一层的输出,即 LSTM 的输出。代码示例如下:
```
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Dropout
from keras.models import Model
from keras_self_attention import SeqSelfAttention
inputs = Input(shape=(train_X.shape[1], 1))
# 添加 LSTM 层
lstm1 = LSTM(units=512, return_sequences=True)(inputs)
dropout1 = Dropout(0.2)(lstm1)
lstm2 = LSTM(units=512, return_sequences=True)(dropout1)
dropout2 = Dropout(0.2)(lstm2)
lstm3 = LSTM(units=512)(dropout2)
dropout3 = Dropout(0.2)(lstm3)
# 在模型中添加 Attention 层
attention = SeqSelfAttention(units=128)(dropout3)
# 添加全连接层
outputs = Dense(units=1)(attention)
# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
```
其中,使用了 `keras-self-attention` 库中的 `SeqSelfAttention` 层来实现 Attention。注意,这里的 `units` 参数指定的是 Attention 层的输出维度。
model = Sequential() model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) #LSTM模型 model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 请把这个改成RNN
好的,将该模型改为 RNN 可以使用 SimpleRNN 层代替 LSTM 层,代码如下:
```
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) #RNN模型
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
```
这里使用了 SimpleRNN 层来替换原先的 LSTM 层,其余部分保持不变。
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